Petri Nets Fundamental Models

This book is roughly divided into four sections. Chapter 1 presents a technique for embedding class labels into a feature set in such a way that generative exemplars of the classes can be found. Chapters 2 and 3 present signal and image preprocessing techniques that provide effective inputs for deep belief nets. Special attention is given to preprocessing that produces complex-domain features. Chapter 4 discusses basic autoencoders, with emphasis on autoencoding entirely in the complex domain. This is particularly useful in many fields of signal and image processing. Chapter 5 is a reference for the DEEP program, available as a free download from my web site.

深度学习常用网络,其中包括inception-v1,inception-v2,inception-v3,vgg,resnet,在google上资源下载比较慢

TensorFlow XNOR-net 到目前为止，该存储库包含3个自定义tensorflow运算符，并提供python接口以将其集成到tensorflow模型中。 请按照“设置”部分中的步骤进行操作，以确保可以使用这些步骤。 希望它不会使您发疯。 设置 首先，您需要与运营商建立共享库。 转到operators目录，然后按照README文件中的步骤进行operators 。 为确保一切正常，请运行： python3 run_tests.py --all 这将执行所有测试。 要查看测试选项，请运行： python3 run_tests.py -h 基准测试 基准测试是在NVIDIA GeForce 940MX，2GB GPU上执行的。 已实现的XGEMM与tf.matmul运算符进行了比较。 XGEMM是真正的GEMM（可以乘以任何矩阵，而不仅仅是512的倍数...）。 通过4k输

SGM-Nets: Semi-global matching with neural networks 原文

论文来源：Goodfellow I, Pouget-Abadie J, Mirza M, et al. Generative adversarial nets[J]. Advances in neural information processing systems, 2014, 27. 根据上面论文，做一个简短的ppt汇报、分别讲述GAN的背景、结构、模型和目标函数等方面的理解

Petri Net编辑器 能够进行简单结构分析的极简Petri网络编辑器。 它可以在Petri网中找到电路，手柄和桥（如）。 您可以添加，删除和连接节点，添加令牌和触发转换，导出网络并以XML分解结果。 用鼠标左键移动节点，用右键选择。 自动网络布局基于。 免责声明 该应用程序于2015年被编写为大学项目。我不对其进行更新或维护。 建造 在Visual Studio中打开.sln文件，然后选择“构建-生成解决方案” 。 生成的.exe文件将在NetEditor/bin/Debug （或NetEditor/bin/Release ）下生成。 屏幕截图

这个是取自tensorflow源码中的代码，是我文章中需要的，有需要可以下载

动画化神经网络的优化轨迹 loss-landscape-anim允许您在神经网络的损耗格局的2D切片中创建动画优化路径。 它基于 ，如果要添加自己的模型，请遵循其建议的样式。 请查看我的文章以获取更多示例和一些直观说明。 0.安装 从PyPI： pip install loss-landscape-anim 从源头上讲，您需要。 克隆此存储库后，请运行以下命令以安装依赖项。 poetry install 1.基本范例 使用提供的和默认的多层感知器MLP模型，您可以直接调用loss_landscape_anim来获得示例动画GIF，如下所示： # Use default MLP model and sample spirals dataset loss_landscape_anim ( n_epochs = 300 ) 注意：如果您在笔记本电脑上使用它，请不要忘记在顶部包括以

Neural Networks Hopfield Nets and Auto Associators Spring 2020