【超实用课程内容】 本课程从pytorch安装开始讲起，从基本计算结构到深度学习各大神经网络，全程案例代码实战，一步步带大家入门如何使用深度学习框架pytorch，玩转pytorch模型训练等所有知识点。最后通过 kaggle 项目：猫狗分类，实战pytorch深度学习工具。 【课程如何观看？】 PC端：https://edu.csdn.net/course/detail/27286 移动端：CSDN 学院APP（注意不是CSDN APP哦） 本课程为录播课，课程永久观看，大家可以抓紧时间学习后一起讨论哦~ 【学员专享增值服务】 源码开放 课件、课程案例代码完全开放给你，你可以根据所学知识，自行修改、优化 下载方式：电脑登录https://edu.csdn.net/course/detail/27286，点击右下方课程资料、代码、课件等打包下载

深层 一个Tensorflow DL框架，用于使用兆碱基规模的DNA序列预测Hi-C染色质相互作用。 描述 该存储库包含核心deepC python代码，R脚本和用于下游分析的功能，以及教程和示例数据的链接。 核心代码在python（v3.5 +）和tensorflow（v1）中实现。 对于下游分析和可视化，我们使用R和自定义函数来处理HiC数据和deepC预测。 要求 python 3.5 + 张量流（tensorflow-gpu） GPU支持对于预测是更可取的，对于培训来说是必不可少的 其他python模块： numpy（v1.16.4或以上） pysam（已通过v0.15.2测试） pybedtools和已安装的兼容版本的bedtools R版本3.4.4 + 套餐： tidyverse（v1.2.1或更高版本） RColorBrewer（v1.1-2或更高版本）

图神经网络DGL框架中文详细文档

Caffe：用于快速特征嵌入的卷积架构

下载后解压，直接复制到maven仓库就能用，本人正在使用，这个是从我的maven仓库拷贝出来的

行业分类-物理装置-用于遥感场景分类的多任务神经网络框架及分类方法.zip

numpy实现全连接神经网络框架

本文提出了一种将卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)与LSTM相结合的混合深度学习神经网络框架。使用电子健康档案中真实数据集的研究结果表明，相比传统SVM，CNN和LSTM模型，该算法的预测性能得到显著提高。