柠檬汽水 用于电子病历（EHR）数据的开源深度学习库。 在此库的初始发行版中.. 它基于流行论文实现了2种深度学习模型（LSTM和CNN） 使用合成的EHR数据，该数据是使用开源的 预测最重要的4种 最终目标是 继续添加更多的模型实现 不断添加其他公开可用的数据集 并设有排行榜，以跟踪哪些模型和配置在这些数据集上最有效 安装 可安装的lib即将推出 如何使用 现在，git克隆仓库并运行笔记本.. 仔细阅读以下Quick Start guides以了解基本信息 Quick Walkthrough Running Experiments 设置合成器并生成您喜欢的数据集 进行实验 路线图 排行榜，用于跟踪哪些模型和配置在不同的公开可用数据集上效果最佳。 回调，混合精度等 升级库以使用fastai v2。 或者至少，为fastai风格的回调和构建功能。 更多型号 从中挑选一些最佳的EHR模型并加

matlab代码设置参数范围迪普考夫曼 神经网络学习库普曼特征函数 Bethany Lusch，J。Nathan Kutz和Steven L.Brunton撰写的论文代码 运行代码： 克隆存储库。 在数据目录中，通过在Matlab中运行DiscreteSpectrumExample，Pendulum，FluidFlowOnAttractor和/或FluidFlowBox来重新创建所需的数据集。 （或通过电子邮件询问数据集） 返回主目录，使用python运行所需的实验。 有关运行Python实验的注意事项： 建议使用GPU，但不是必需的。 该代码可以在GPU或CPU上运行，而无需进行任何更改。 本文包含四个数据集的结果。 这些是运行脚本进行随机参数搜索（DiscreteSpectrumExampleExperiment.py，PendulumExperiment.py，FluidFlowOnAttractorExperiment.py和FluidFlowBoxExperiment.py）的最佳结果。 要使用产生论文结果的特定参数而不是进行参数搜索来训练网络，请运行DiscreteSpec

Deep learning library for Swift for TensorFlow

CJSON源码（.h，.c）

NumpyDL：Numpy深度学习库 内容描述 NumpyDL是： 基于纯Numpy / Python 对于DL教育 特征 其主要特点是： 纯洁的脾气暴躁 原生于Python 基本支持自动区分 提供了常用的模型：MLP，RNN，LSTM和CNN 几个AI任务的示例 对于玩具聊天机器人应用 文献资料 可用的在线文档： 最新文件 开发文档 稳定文档 可用的离线PDF： 最新PDF 安装 使用pip安装NumpyDL： $ > pip install npdl 从源代码安装： $ > python setup.py install 例子 NumpyDL提供了一些AI任务示例： 句子分类 示例/lstm_sentence_classification.py中的LSTM 例子中的CNN / cnn_sentence_classification.py mnist手写识

在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候，这是一个非常常用的基础库。本文针对Python 机器学习库 NumPy入门教程，感兴趣的朋友跟随脚本之家小编一起学习吧

1.克隆源码 https://github.com/microsoft/DeepSpeed.git 2.在win10系统22H2版本上安装Visual Studio 2019，在支持GTX1060显卡的NVIDIA Studio Driver462.31驱动上安装cuda11.6+cudnn8.7，进入在python3.7的虚拟环境中，安装依赖pytorch1.12.0 3.更改源码 3.1.setyup.py增加环境变量 os.environ['DS_BUILD_AIO']='0' os.environ['DS_BUILD_SPARSE_ATTN']='0' 3.2.csrc/includes/memory_access_utils.h增加头文件 #include 4.执行编译命令 python setup.py bdist_wheel ，大约20分钟后在dist目录生成deepspeed-0.8.2+81b4d5db-cp37-cp37m-win_amd64.whl文件

在线阅读： ​ 注： 所有文档写在docs文件夹下 ctrl+k添加跳转链接 多智能体系统 百度百科： 论文 视频 文章、回答 知乎问题： 知乎问题： 环境 多智能体强化学习 深度学习 《PyTorch深度学习实践》完结合集 视频 论文 文章、回答 强化学习 先打好强化学习的基础，再对多智能体强化学习进行研究。 视频 [伏羲课堂]基于知识引导的强化学习相关算法介绍 论文 文章、回答 环境 gym retro high-way 我的文章 浅谈强化学习 多智能强化学习 视频 知乎回答：如何入门MARL（多智能体强化学习）？ 【CAC2020Workshop】 孙长银、穆朝絮——多智能体深度强化学习的若干关键科学问题 论文 多智能体强化学习的相关论文 文章、回答 多智能体强化学习笔记05 值函数分解方法 SMAC源码详解 工具 XMind——思维导图 MindManager——思维导

PyTorch主动学习 常见的主动学习方法库包括： 环环相扣的机器学习罗伯特·蒙罗（Robert Munro） 曼宁出版物 该代码是独立的，可以与本书一起使用。 库中的主动学习方法 该代码当前包含用于以下目的的方法： 最低置信度抽样 置信度抽样 置信度采样率 熵（分类熵） 基于模型的离群抽样 基于聚类的采样 代表性抽样 自适应代表性抽样 主动转移学习以进行不确定性采样 主动转移学习以进行代表性抽样 自适应采样的主动转移学习（ATLAS） 本书介绍了如何在计算机视觉和自然语言处理中将它们独立地，组合地应用以及用于不同的用例。 它还涵盖了针对现实世界多样性进行抽样以避免偏见的策略。 安装： 如果您克隆此仓库并且已经安装了PyTorch，则应该能够立即开始： git clone https://github.com/rmunro/pytorch_active_learning cd

本项目基于python_opencv开发的人脸识别的开源项目，应用机器学习dlib库实现，开发设计UI界面用于录入人脸，姓名（中英文）信息。希望大家多多支持！！！！