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搜索资源列表

  1. 关于深度学习(DL)的9篇标志性文章

  2. deep learning 的一些标志性文章 A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets (2006) - 首 次提出layerwise greedy pretraining的方法，开创deep learning方向。 layerwise pretraining的Restricted Boltzmann Machine (RBM)堆叠起来构成 Deep Belief Network (DBN)，其中训练最高层的RBM时加入了label。之后对整

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-09-14
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：zyf19930610

  1. 深度学习笔记（一）：基于numpy的深度神经网络程序总览

  2. 在看完了Andrew Ng教授的deeplearning.ai课程和李飞飞教授的cs231n课程后，总觉得应该写点笔记将学习过程记录下来，但内容不少，需要时间慢慢整理，故先将学习成果记录下来，是一段深度神经网络的程序，基于python科学计算库numpy的。还有一段代码是基于tensorflow的，在深度学习笔记（二）：基于tensorflow的深度神经网络程序总览中在记录吧（目前未发布）。虽然tensorflow很是方便，但是总觉得封装太好，只看代码根本学习不到什么，用numpy写一遍深度神

  3. 所属分类：深度学习

  1. cifar10经典数据集

  2. 经典的深度学习练习数据集，batch的形式，共六个，五个training，一个testing

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-06-13
    • 文件大小：182452224
    • 提供者：heiheiya

  1. DBPedia数据集

  2. DBPedia数据集，可以用来做深度学习的训练和测试数据。很经典的数据集

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-07-13
    • 文件大小：68157440
    • 提供者：xiaoyuge16

  1. mnist.npz 数据集 与 Keras测试程序

  2. mnist.npz 数据集 与 Keras测试程序。学习深度学习的经典数据集。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-08-04
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：sinat_29046147

  1. 人脸识别CASIA-WEBFACE数据集

  2. 百度网盘下载，长期有效！ 人脸识别必备数据集，经典中的经典！ CASIA-WEBFACE-完整版4.1G

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-08-24
    • 文件大小：64
    • 提供者：u012882742

  1. MNIST数据集

  2. MNIST数据集下载：MNIST是深度学习的经典入门demo，它是由6万张训练图片和1万张测试图片构成的，每张图片都是28*28大小，而且都是黑白色构成（这里的黑色是一个0-1的浮点数，黑色越深表示数值越靠近1），这些图片是采集的不同的人手写从0到9的数字。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-02-18
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：tkzc_csk

  1. 基于深度学习的多视窗SSD目标检测方法.pdf

  2. 提出了一种基于深度学习的多视窗 SSD(Single Shot multibox Detector)目标检测方法。首先 阐述了经典 SSD 方法的模型与工作原理，并根据卷积感受野的概念和模型特征层与原始图像的映射 关系，分析了各层级卷积感受野大小和特征层上默认框在原始图像上的映射区域尺寸，揭示了经典 SSD 方法在小目标检测上不足的原因。基于此，提出了一种多视窗 SSD 模型，阐述了其模型结构与工 作原理，并通过 106 张小目标图像数据集测试，评估和对比了多视窗 SSD 方法与经典 SSD 方

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-05-18
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_43932134

  1. 基于深度学习的图像分类方法研究_孟丹.caj

  2. 本文在深度学习框架的基础上对特征提取方法进行了研究,并通过医学图像、人脸表情的检测和分类对其效果进行了验证。本文的研究内容主要包括以下三点:1)提出有约束的高分散主成分分析网络(Constrained High Dispersal PCANet,CHDNet)。本文详细分析了 CHDNet的不同组件对分类性能的影响,针对PCANet的局限性,设计了非线性变化层、多尺度特征池化层,以提高分类性能。将CHDNet应用在医学图像分类中,包括基于Kinect深度图像的人体生理机能自动检测和计算机辅助舌象

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-04-02
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：olivia_ye

  1. 机器学习深度学习经典数据集cancer,iris

  2. 机器学习深度学习经典数据集cancer,iris,LineBlobs,square1,Sticks等数据的xls,mat格式

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-03-20
    • 文件大小：303104
    • 提供者：qq_38397338

  1. 深度学习目标检测文档.docx

  2. 一、 基于yolo的深度学习目标检测 1、 深度学习发展 简述深度学习的发展历程即可， 2、 目标检测简述 a) 介绍目标检测的发展历程 写出深度学习关键的时间节点即可，比如九几年开始，12年alexnet imagnet等等发展即可 b) Fasterrcnn介绍 算法介绍，该算法是经典算法，一般从该算法入手介绍，两阶段算法的经典网络 c) Ssd介绍 单阶段算法的经典网络，经常与fasterrcnn对比，前者识别率高，但是速度慢，后者速度快，但是识别率低一点。 d) Yo

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-02-12
    • 文件大小：13312
    • 提供者：hu_csdn

  1. mnist数据集百度云下载地址.txt

  2. 用于深度学习，图像识别的经典数据

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-06-18
    • 文件大小：118
    • 提供者：qq_35674954

  1. PyTorch：基于UNet和camvid数据集的道路分割

  2. 背景 语义分割是深度学习中的一个非常重要的研究方向，并且UNet是语义分割中一个非常经典的模型。在本次博客中，我尝试用UNet对camvid dataset数据集进行道路分割，大致期望的效果如下： 原图 道路分割效果 本博客的代码参考了以下链接： https://github.com/milesial/Pytorch-UNet https://github.com/qubvel/segmentation_models.pytorch 数据集介绍及处理 之前的博客里，我几乎不怎么介绍数据集

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：464896
    • 提供者：weixin_38674569

  1. 102类花卉分类数据集（已划分，有训练集、测试集、验证集标签）

  2. 102类花卉分类是深度学习的一个经典项目，但是数据难寻，在此提供已划分的数据集，并且附带了训练集、测试集、验证集标签txt文件+完整pytorch代码

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：346030080
    • 提供者：ntntg

  1. 基于像素梯度的深度学习：Pytorch：基于像素梯度的深度学习（HOG + CNN）-源码

  2. Pytorch：基于像素梯度的深度学习（HOG + CNN） 概述 一种新颖的基于像素梯度的CNN。 为CNN的输入制作“像素渐变数组” 。 与基于灰度图像的普通CNN相比，精度更高。 Pytorch实现为自定义的torchvision.transforms 。 像素渐变阵列 图像的梯度方向是图像处理中的基本组成部分之一，并且经典用于“定向直方图（HOG）功能”，这是最成功的描述符之一。 该存储库是将其带入深度学习领域的建议： 制作量化像素渐变的3维数组（=“像素渐变数组”）。 使用像

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：217088
    • 提供者：weixin_42117082

  1. 使用深度学习对遮挡点云进行对称检测：使用深度学习对遮挡点云进行对称检测-源码

  2. 基于深度学习的遮挡点云对称检测 吴哲伦，姜红艳，何思云 概述 对称性检测一直是计算机图形学中的经典问题，其中许多都是使用传统的几何方法。 但是，近年来，我们目睹了深度学习的兴起改变了计算机图形学的格局。 本文旨在以一种深度学习的方式解决遮挡点云的对称检测问题。 据我们所知，我们是第一个利用深度学习解决此类问题的人。 在这样的深度学习框架中，双重监督：对称平面上的点和法向矢量被用来帮助我们查明对称平面。 我们在YCB视频数据集上进行了实验，并证明了我们方法的有效性。 要求 Python 3.6，P

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-19
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42175035

  1. deep_learning_NLP：用于NLP的深度学习架构的Keras，PyTorch和NumPy实现-源码

  2. :red_heart: 适用于NLP的深度学习架构 该存储库包含一些针对NLP的深度学习架构的Keras，PyTorch和NumPy实现。 有关NLP深度学习的快速理论介绍，我建议您阅读我的。 PyTorch中的神经机器翻译（NMT） 经典seq2seq模型“基于注意力的神经机器翻译的有效方法” （ ）的紧凑，功能齐全且备受好评的PyTorch实现，并支持该方法第3.1小节中介绍的三种全球注意力机制论文：（1）点，（2）常规和（3）concat，以及堆叠与非堆叠RNN编码器和解码器，以及双

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：56623104
    • 提供者：weixin_42175776

  1. text_classification：具有深度学习功能的各种文本分类模型等-源码

  2. 文字分类 该存储库的目的是通过深度学习探索NLP中的文本分类方法。 更新： 中文语言理解评估基准（ ）：用一行代码运行10个任务和9个基准，并进行详细的性能比较。 释放预训练模型使用30G +中国原始语料库，xxlarge，xlarge等进行中文培训，目标是与中国国庆日2019年10月7日的最新汉语表演相匹配！ Google的BERT使用语言模型的预训练在NLP的10多个任务上取得了最新的成果，然后 微调。 介绍 它具有用于文本分类的各种基准模型。 它还支持多标签分类，其中多标签与句子或

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：weixin_42132056

  1. LSTM-人类活动-识别：在智能手机传感器数据集上使用TensorFlow和LSTM RNN的人类活动识别示例。 在六个活动类别中分类运动的类型-Guillaume Chevalier-源码

  2. 使用智能手机数据集和LSTM RNN的人类活动识别（HAR）。 将运动类型分为以下六类： 步行， WALKING_UPSTAIRS， WALKING_DOWNSTAIRS， 坐下 常设， 铺设。 与传统方法相比，使用具有长短期记忆单元（LSTM）的递归神经网络（RNN）不需要或几乎不需要特征工程。 数据可以直接馈入神经网络，就像黑盒子一样，对问题进行正确建模。 关于活动识别数据集的可以使用大量的特征工程，这是一种结合了经典数据科学技术的信号处理方法。 就数据预处理量而言，此处的方法非

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：268288
    • 提供者：weixin_42128015

  1. 图像分割算法实战(深度学习).rar

  2. 深度学习图像分割课程旨在帮助同学们快速掌握分割领域经典算法原理及其实例应用。通俗讲解当下主流分割算法及其改进版本网络架构，通过源码详细演示网络建模流程及其应用方法。 所有案例均基于真实数据集与实际任务展开，基于PyTorch框架完成全部项目内容。整体风格通俗易懂，全程实战解读各大分割算法及其应用实例。 课程共14章完整版，附源码课件和数据集

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2021-01-22
    • 文件大小：941
    • 提供者：u011552756
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