在TensorFlow 2.0中实现的YoloV3 此仓库使用所有最佳实践在TensorFlow 2.0中提供了YoloV3的干净实现。 主要特点 TensorFlow 2.0 yolov3具有预先训练的权重 yolov3-tiny具有预先训练的权重 推论实例 转移学习的例子 使用tf.GradientTape急切模式训练 使用model.fit图模式训练 具有tf.keras.layers功能模型 使用tf.data输入管道 Tensorflow服务 向量化转换 GPU加速 完全集成的absl-py从 干净的实施 遵循最佳做法 麻省理工学院执照 用法 安装 conda（推荐） # Tensorflow CPU conda env create -f conda-cpu.yml conda activate yolov3-tf2-cpu # Tensorflow GPU conda env create -f conda-gpu.yml conda activate yolov3-tf2-gpu 点子 pip install -r requireme

带火炬的递归神经网络 有几种模型，例如RNN，LSTM，GRU和双向LSTM / GRU。 我的一个项目与使用LSTM，GRU等从每日天气温度预测数据获得的时间序列数据有关。 数据集下载链接 减少上传文件的容量。 这是所需数据集的下载链接：

Neural Bellman-Ford Networks: A General Graph Neural Network Framework for Link Prediction 【NeurIPS 2021】神经Bellman-Ford网络:用于链路预测的一般图神经网络框架 链接预测是图的一项非常基础的任务。在传统路径学习方法的启发下，本文提出了一种通用的、灵活的基于路径的链接预测表示学习框架。具体来说，我们将节点对的表示定义为所有路径表示的广义和，每个路径表示都是路径中各边表示的广义乘积。受求解最短路径问题的Bellman-Ford算法的启发，我们证明了所提出的路径公式可以被广义Bellman-Ford算法有效地求解。为了进一步提高路径表示的能力，我们提出了神经BellmanFord网络(NBFNet)，这是一个通用的图神经网络框架，用于解决广义Bellman-Ford算法中使用学习算子的路径表示。NBFNet将广义Bellman-Ford算法参数化，采用3个神经单元，分别对应边界条件、乘法算子和求和算子。NBFNet是非常通用的，涵盖了许多传统的基于路径的方法，并且可以应用于同构图和多关系图(例如，知识图)在转换和归纳设置。在同构图和知识图谱上的实验表明，所提出的NBFNet在转导和归纳设置方面都大大优于现有方法，取得了最新的研究结果。

文本分割作为监督学习任务 该存储库包含代码和补充材料，这些信息和补充材料是训练和评估模型所必需的，如论文“将 Downalod所需资源 wiki-727K，wiki-50数据集： word2vec： 在configgenerator.py中填充相关路径，并执行脚本（git存储库包括Choi数据集） 创建环境： conda create -n textseg python=2.7 numpy scipy gensim ipython source activate textseg pip install http://download.pytorch.org/whl/cu80/torch

基于NNAEC-神经网络的声学回声消除：基于NNAEC-神经网络的声学回声消除

描述 根据论文，我有Keras的开放源代码XinLi,LidongBing,WaiLam and BeiShi. A Dual-Stage Attention-Based Recurrent Neural Network for Time Series Prediction layer_definition 这部分包括编写自己的图层。 双重注意 这部分包括数据的预处理，模型的构建和模型的训练。 数据 从（ ）下载

演示代码（请参阅jupyter笔记本）： 使用深度卷积自动编码器对地震信号进行非监督（自我监督）区分 您可以从这里获取论文： 连结1： 连结2： 您可以从此处获取训练数据集： 参考： Mousavi, S. M., W. Zhu, W. Ellsworth, G. Beroza (2019). Unsupervised Clustering of Seismic Signals Using Deep Convolutional Autoencoders, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 1 - 5, doi:10.1109/LGRS.2019.2909218.

교과서3판 2019년5月출간，출판사 Se Se Se（Sebastian Raschka）미자리리리（Vahid Mirjalili）셀러베트스베셀러“ ” 。 주세요이나오류가있다블면이그블로그블로 알려주세요주세요주세요주세요 주세요주세요주세요 교과서1저장소는다음과다（1판이판에다2）。 노트북 도움말은 에장의장의 을을 하세요。 open_dir 폴더로이동합니다。 또는 ipynb 바로바있습니다있습니다。 nbviewer 뷰어로뷰어링크입니다。 colab （Colab）링크입니다。 [이터에서배운다[] [ ] [ ] [ ] open

在本文中，我简要介绍了ONNX运行时和ONNX格式。

吴恩达在coursera上深度学习第一课Neural Network and Deep Learning的课后编程答案，作业是用python写的，大家一起深度学习吧