使用Raspberry PI（PySyft）进行联合学习 我们是一群从安全和私密AI奖学金挑战研究小组PyTorch机器人学者和共同致力于实现 教程由从 。 我们将在两个Raspberry Pi上设置PySyft，并学习如何通过PySyft在Raspberry Pi上训练递归神经网络。 项目目的 在Raspberry Pi（RPI）上使用联合学习的目的是在设备上构建模型，从而不必将数据移到集中式服务器。 除了增加隐私性外，FL还适用于物联网应用程序，因为可以在设备上进行培训，而不必在设备和中央服务器之间传递数据。 该项目实现了OpenMined教程，该项目使用2个RPI来模拟该过程，以将一个人的姓氏及其最有可能的起源语言分类。 了解更多关于这个被写的文章中 联合学习？ 您想了解有关联合学习的更多信息吗？ 别再看了！ 我们的团队准备了几篇文章来帮助您快速入门： 树莓派？ 您想知道需

运行该项目的模型训练和模型预测脚本需要准备BERT中文版的模型数据，下载网址为： 。   利用笔者自己收集的3881个样本，对人物关系抽取进行尝试。人物关系共分为14类，如下： { "unknown": 0, "夫妻": 1, "父母": 2, "兄弟姐妹": 3, "上下级": 4, "师生": 5, "好友": 6, "同学": 7, "合作": 8, "同人": 9, "情侣": 10, "祖孙": 11, "同门": 12, "亲戚": 13 }   人物关系类别频数分布条形图如下：   模型结构： BERT + 双向GRU + Attention + FC   模型训练效果： # 训练集(train), loss: 0.0260, acc: 0.9941 # 最终测试集(test), loss: 0.9505, acc:

行业分类-物理装置-一种基于双眼融合的虹膜识别神经网络模型训练方法.zip

行业-电子政务-视频分类模型训练方法、装置、存储介质及电子设备.zip

Baum-Welch算法(模型训练算法) 目的：给定观察值序列O，通过计算确定一个模型l ， 使得P(O| l)最大。 算法步骤： 1. 初始模型（待训练模型） l0, 2. 基于l0 以及观察值序列O，训练新模型 l； 3. 如果 log P(X|l) - log(P(X|l0) < Delta，说明训练已经达到预期效果， 算法结束。 4. 否则，令l0 ＝ l ，继续第2步工作

yolov5从0搭建训练环境详细指导，最后集成web服务接口，含4G打好标签的训练数据。

SSD训练过程中的关键点是如何将ground truth信息和网络预测输出的信息匹配上，一旦信息匹配上就能端到端的训练了（这里可以理解为预测值和GT值为loss function的两个输入，需要进行相应值的转换才才能符合loss function的输入标准）。 匹配策略： 在SSD的训练过程中，当预测bbox和任一gt bbox的jaccard overlap（IOU值）大于0.5时都被当做正样本（由于图像中GT很少，目的是防止负样本过多这个样本过少，学习难度大），其实即使是这样训练过程中由于ground truth太少，正负样本还是极度不平衡； 训练目标（loss函数）：

BP神经网络模型训练集及测试集.zip

matlab 代码左移 NMT 自己的注释 在源代码上添加了中文注释，注释基本参考。 tensorflow/nmt项目的代码结构不太清晰，会帮助理解。 训练数据采用了我们自己收集的平行语料库（中日为22万，中韩为39万），训练好的模型分别保存在model中对应的文件夹里（best-bleu：日中为19.9）。 [原Readme.md](#Neural Machine Translation (seq2seq) Tutorial) 环境的配置 Python3.6 tensorflow-gpu：1.12.0（TF2.0更新比较大，运行会报错，需要兼容1.0的语法引用方式修改一下） 直接使用我的模型 （以日语到中文为例，训练好的模型在model/jp2zh_model） git clone 项目： git clone https://github.com/adorableChowhound/nmt.git 进入项目： cd nmt 把需要翻译的句子输入到model/jp2zh_model/my_infer_file.jp： cat > model/jp2zh_model/my_infer_f

行业分类-作业装置-人车重识别及其模型训练方法、装置、设备及存储介质.7z