一个用matlab实现的bp神经网络模型预测实例加注释

CONLL POS分类 该项目读取一个串联的.conll文件，并写入一个包含令牌和语音相关部分（POS）注释的.tsv文件，以及一个包含有关数据集常规信息的.info摘要文件。 接下来，它使用BERT模型为语料库中的所有句子创建词嵌入，以用作人工神经网络进行POS分类的输入。 目录 基本信息 该项目的目标是最终根据英语单词标记的词性（POS）对其进行分类。 在此阶段，项目将从.conll输入文件中预处理带有POS注释的数据，并对数据集进行汇总。 此外，它还会加载从预处理步骤生成的.tsv文件，并

写在前面 本项目用于学习RL基础算法，尽量做到： 注释详细 结构清晰 代码结构清晰，主要分为以下几个脚本： env.py用于重建强化学习环境，也可以重新归一化环境，例如给动作加噪声 model.py强化学习算法的基本模型，局部神经网络，演员，评论家等 memory.py保存重放缓冲区，用于off-policy agent.py RL核心算法，某种dqn等，主要包含update和select_action两个方法， main.py运行主函数 params.py保存各种参数 plot.py利用

加注释的神经网络模型，项目注释+论文复现：yolo ssd faster-rcnn cam unet yolov3 s4nd yolov4 dynamicrelu broadface targetdrop hs-resnet discface npcface