《Convolutional neural networks for sentence classification》原文及翻译

A convolutional neural network for modelling sentences论文及翻译

DO-Conv：深度超参数化卷积层 由金明曹，创建，孙铭超，， ，，和。 介绍 DO-Conv是深度过参数化的卷积层，可在训练阶段用作CNN中常规卷积层的替代，以实现更高的精度。在推理阶段，DO-Conv可以融合到常规卷积层中，从而导致计算量与常规卷积层的计算量完全相同。 有关更多详细信息，请参见的，其中我们展示了DO-Conv在各种基准数据集/任务上的优势。 我们高度欢迎的问题 我们非常欢迎与DO-Conv相关的问题，而不是电子邮件，而不是电子邮件。 此外，如果在发行中提供最少的可复制示例代码，那将是很好的。 ImageNet分类性能 我们以的为基准。基线中的设置已经过调整，以适应基线，并且在切换到DO-Conv期间不会被触摸。换句话说，DO-Conv是唯一且仅在基线上进行更改的工具，并且没有进行任何超参数调整来支持DO-Conv。我们认为GluonCV具有很高的重现性，但是，为了尽可

onnx2keras ONNX至Keras深度神经网络转换器。 要求 TensorFlow 2.0 原料药 onnx_to_keras(onnx_model, input_names, input_shapes=None, name_policy=None, verbose=True, change_ordering=False) -> {Keras model} onnx_model ：要转换的ONNX模型 input_names ：带有图形输入名称的列表 input_shapes ：覆盖输入形状（实验性的） name_policy ：[' name_policy '，'short'，'default']覆盖图层名称（实验性） verbose ：详细输出 change_ordering:将排序更改为HWC（实验性） 入门 ONNX模型 import onnx from onnx2

关于DeepFam DeepFam是一种基于深度学习的无比对蛋白质功能预测方法。 DeepFam首先通过卷积层从原始序列中提取保守区域的特征，然后根据这些特征进行预测。 特征 免比对：不需要多重或成对序列比对来训练族模型。 取而代之的是，通过卷积单元和1-max池训练家庭中局部保留的区域。 卷积单元的工作方式与PSSM类似。 利用可变大小的卷积单元（多尺度卷积单元）来训练通常长度各异的特定于家庭的保守区域。 安装 DeepFam是在库中实现的。 CPU和GPU机器均受支持。 有关安装Tensorflow的详细说明，请参阅的。 要求 的Python：2.7 Tensorflow：超过1.0 用法 首先，克隆存储库或下载压缩的源代码文件。 $ git clone https://github.com/bhi-kimlab/DeepFam.git $ cd DeepFam 您可以通过帮

图 3.10 安装后的显示的驱动信息 安装完成后即可启动 EWARM 环境。将 LM LINK 与目标开发板的 JTAG 接口插座相连， 接通目标开发板电源，然后按第 4 章中的步骤执行后面的操作。 3.4 安装流明诺瑞驱动库 在安装好 EWARM 集成开发环境后，就可在该环境下新建工程了。但在新建工程之前， 为了使以后的工程更便于管理、工程中的设置更加简单化，在这里就需要一些准备工作，将 某些文件拷贝到指定路径下，具体的操作方式将在随后介绍。至于为什么要这样做，在工程 的设置时就会体会出其优越性。 注意：本文是以 32K 的试用版为例作讲解。如果用正式版可以参照本文进行设置。 3.4.1 下载最新库文件 从流明诺瑞官方网站 http://www.luminarymicro.com 下载最新的驱动库文件。假设保存 于“D:\”，如图 3.11 所示。 图 3.11 驱动库文件存放目录

text_gcn 本文中Text GCN的实现： 梁耀，毛成胜，罗源。 “图卷积网络用于文本分类。” 在第33届AAAI人工智能会议（AAAI-19）中 要求 Python 2.7或3.6 Tensorflow> = 1.4.0 再现结果 运行python remove_words.py 20ng 运行python build_graph.py 20ng 运行python train.py 20ng 在为其他数据集生成结果时，将上述3个命令行中的20ng更改为R8 ， R52 ， ohsumed和mr 。 输入数据示例 /data/20ng.txt表示文档名称，培训/测试组，文档标签。 每行都是一个文档。 /data/corpus/20ng.txt包含每个文档的原始文本，每行对应/data/20ng.txt的相应行 prepare_data.py是准备自己的数据的示例，请注意，文档或句子中的“ \ n”已删除。 归纳版 文本GCN的归纳版本是 ，其中培训过程中未包括测试文档。

描述 该项目旨在消除源自手持摄像机运动或抖动的运动模糊。 它旨在盲目工作，即不需要模糊知识。 使用卷积神经网络估计运动模糊，然后将其用于校准反卷积算法。 该项目包括两个不同的部分： -图像处理部分，包括反卷积算法和正向模型。 -使用神经网络的模糊估计部分。 有关某些视觉见解，请参见 。 该库使用Python3编码。 无论是在图像处理（复杂模糊的建模）还是在模糊估计方面，其贡献都倍受欢迎。 消息 从2020年5月开始，该项目重新启动！ 我们从tensorflow转到pytorch。 我们将把运动模糊模型扩展到比简单的线性运动更复杂的运动。 我们还将解决空间变异情况。 我们计划扩展到电视去模糊。 进步 截至目前（2020年5月），我们支持使用Wiener滤波器对线性模糊进行模糊处理。 安装 在您喜欢的conda环境中，键入： pip install -e . 为了进行开发，请按

作者提出了一种全卷积，一阶段目标检测网络，通过对每一个像素预测一个目标来解决目标检测问题（没有anchor，特征图上一个位置预测一个目标。anchor的办法是一个位置预测k个目标）。比起RetinaNet， SSD， YOLOV3， Faster RCNN等网络，FCOS不需要anchor，自然也不需要候选框。 通过消除anchor，FCOS避免了和ahor相关的复杂计算，比如在训练过程中要计算anchor和GT的IOU值。更重要的是，毕淼了和anchor相关的超参数，比如anchor的数目，比例和尺寸。FCOS具有更简单的网络结构，实现更高的精度。在单尺度单模型下，COCO上得到44.7%的AP。

使用暹罗网络进行脱机签名验证 使用暹罗卷积神经网络进行脱机签名验证。 数据集=> 上面的数据集包含160个个体的印地语签名和100个个体的孟加拉语签名。 我只使用了印地语签名数据集。 参考：