(Article) Artificial Intelligence Algorithms人工智能算法

python的遗传算法 该库希望为遗传算法构建一个包装器，以在优化情况下发挥作用。 它希望在拥有所有预期的标准功能的同时，使编写无限可定制的遗传算法变得轻松快捷。 路线图 添加突变效价和频率，将群体流提取到用户定义的序列。 添加多人口模型 添加通用的交叉和变异通用方法 例子 这是一个最大化列表中值的基本示例，从运行100代的10个成员开始。 然后它将登录到屏幕，并以短格式创建包含各个世代信息的csv文件。 import genetic_algorithms as ga import random class MyMember ( ga . MemberBase ): def _construct_from_params ( self , construction_parameters = None ): # Starting point is a bunch

适用于Python的深度学习医学十项全能演示* 具有医学十项全能数据集的U-Net生物医学图像分割。 该存储库包含用于使用数据集（ ）训练模型的和 U-Net TensorFlow脚本。 。 引文 David Ojika，Bhavesh Patel，G。Athony Reina，Trent Boyer，Chad Martin和Prashant Shah。 与第三次机器学习和系统会议（MLSys）共同举办的“解决AI模型培训中的内存瓶颈”，德克萨斯州奥斯汀市，MLOps系统研讨会（2020）。