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搜索资源列表

  1. 基于MATLAB的数字中频GPS信号生成模型

  2. 基于MATLAB的数字中频GPS信号生成模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-03-26
    • 文件大小：221184
    • 提供者：yangss345

  1. C#三层代码生成器（生成模型层，数据访问层，业务逻辑层）

  2. 可用于生成模型层，数据访问层，业务逻辑层.代码

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2010-11-09
    • 文件大小：134144
    • 提供者：bert651153338

  1. Logistic 回归概率生成模型

  2. 讲述了线性回归模型中的Logistic回归中的概率生成模型

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-01-09
    • 文件大小：343040
    • 提供者：csu_yumi

  1. 判别模型、生成模型与朴素贝叶斯方法

  2. 文档是在听取斯坦福大学机器学习网上公开课后，结合前人所写的文档整理而成，文档中包含了斯坦福大学教授NG在课堂上讲的见解、建议等，主要讲解了判别模型、生成模型与朴素贝叶斯方法及其应用。文档写得清晰易懂，适合初学者。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-09-22
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：king_jie0210

  1. AI 顶级国际会议 IJCAI 斯坦福大学PH.D Aditya Grover报告深度生成模型Deep Generative Model

  2. 生成模型是图模型与概率编程语言中概率推理的核心范例，最近由于神经网络在参数化方面的改进、以及基于梯度随机优化方面的进展，使得可以对高维数据进行跨模态建模。 本教程的前半部分，将全面介绍深度生成模型，包括生成对抗网络、变分自编码器以及自回归模型。对于每一个模型，我们都将深入探讨各自的概率公式、学习算法、以及与其他模型的关系。后半部分将演示一组具有代表性的推理任务，展示深度生成网络在其中的应用。最后，我们将讨论堂前领域面临的挑战，并展望未来的研究方向。 目录 第一部分： 生成模型的动机，以及与判别

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-07-25
    • 文件大小：26214400
    • 提供者：wen_fei

  1. 115页Slides带你领略深度生成模型全貌(带书签）

  2. 115页Slides带你领略深度生成模型全貌(带书签），英文报告 ijcai_ecai_tutorial，入门深度生成模型很好的参考资料。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-07-31
    • 文件大小：26214400
    • 提供者：tox33

  1. 主题感知的多轮对话生成模型

  2. 主题感知的多轮对话生成模型，申宇飞，徐蔚然，多轮对话系统中存在的上下文内容不相关、对话主题不连续等问题仍旧比较突出，生成与对话语境一致的回复成为对话系统的核心挑战之

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-09
    • 文件大小：670720
    • 提供者：weixin_38711149

  1. 在Pytorch版本中生成模型的集合

  2. 在Pytorch版本中生成模型的集合

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-10
    • 文件大小：102760448
    • 提供者：weixin_39841856

  1. 训练生成模型，并进行任一图片加扰动处理和图片像素恢复的python3代码

  2. 包含cifar的训练生成模型的python代码，包含cifar10_ResNet20v1_model.h5和inception_v3.ckpt的训练好的模型，以及调用模型进行任一图片加扰动处理的代码和图片像素恢复的python3代码。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-07-17
    • 文件大小：109051904
    • 提供者：baidu_31788709

  1. 深度生成模型（Deep Generative Models）

  2. 深度生成模型基本都是以某种方式寻找并表达（多变量）数据的概率分布。有基于无向图模型（马尔可夫模型）的联合概率分布模型，另外就是基于有向图模型（贝叶斯模型）的条件概率分布。前者的模型是构建隐含层(latent)和显示层（visible)的联合概率，然后去采样。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-10-26
    • 文件大小：81788928
    • 提供者：syp_net

  1. 我们真的明白生成模型和判别模型了吗？

  2. 1. 写在前面 今天补了一下机器学习的数学知识，突然又遇到了判别模型和生成模型这两个词语，之前学习统计学习方法的时候也遇到过，当时就模模糊糊的，如今再遇到，发现我还是没明白， 但这次哪有轻易再放过去之理？所以查了很多资料，试图结合自己理解的，把这个知识点整理整理，毕竟这个知识点也是面试官非常喜欢问的一个问题。 所以，下面我尽量把语言说的白话一些。 2. 判定模型 VS 生成模型 从本质上讲，生成模型和判别模型是解决分类问题的两类基本思路。 首先，你得了解，分类问题，就是我给定一个数据x，去判断它

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：410624
    • 提供者：weixin_38583278

  1. 生成模型和生成对抗网络是何方神圣？计算机视觉的魔力

  2. 全文共4413字，预计学习时长13分钟 来源：Pexels 概述 · 生成模型和生成对抗网络（GANs）是计算机视觉应用最新进展的核心。本文将介绍GANs及其不同的组件。有一些激动人心的GANs用例，快来探索！ 引言 你能辨别出下列图片中的奇怪之处吗？ 这幅图片呢？ 图中所有的实物和动物都由GANs这种计算机视觉模型生成！它是目前深度学习中最流行的一类，可以激发人类潜藏的创造力。 GANs无疑是笔者在深度学习中最喜欢的话题之一，这些模型创造出的各种程序我都喜欢，比如生成新的人脸图像或创造图

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：517120
    • 提供者：weixin_38556822

  1. genEM3:3D EM的生成模型-源码

  2. GenEM3 3D EM的生成模型 安装 要在本地安装软件包，请在主文件夹中运行pip install pip install . 要使软件包可编辑（包含更改），请使用以下命令 pip install -e .

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：125829120
    • 提供者：weixin_42133415

  1. rewriting:重写深度生成模型，ECCV 2020（口头）。交互式工具，可直接编辑GAN的规则，以将场景与添加，删除或更改的对象进行合成。更改StyleGANv2以制作夸张的眉毛或戴帽子的马-源码

  2. 重写深度生成模型 在本文中，我们询问是否可以通过使用户直接更改权重而不是使用数据集进行训练，来将深层网络重新编程为遵循不同的规则。 直接重写StyleGANv2的权重以重新编程具有帽子的马匹。 什么是模型重写？ 我们提出了模型重写的任务，其目的是添加，删除和更改预训练的深度网络的语义和物理规则。尽管现代图像编辑工具通过操纵单个输入图像来达到用户指定的目标，但我们使用户能够通过编辑生成模型以执行修改后的规则来合成无数新图像。 为什么要重写模型？ 要直接重写深度网络有两个原因： 深入了解深度网络如

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：85983232
    • 提供者：weixin_42098251

  1. 把json或者xml字符串自动生成模型(iOS源代码)

  2. 来源： github/WHC_DataModelFac Licence： MIT 作者： WHC_DataModelFactory mac工具说明:可以把json或者xml字符串自动生成模型类.m和.h文件内容剩出创建模型类的麻烦而且零错误率大大提高了开发效率

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38652147

  1. HierarchicalAD.jl:包含用于通过分层生成模型（例如，阶梯式自动编码器）进行异常检测的源代码的存储库-源码

  2. HierarchicalAD.jl 一个包含用于通过分层生成模型（例如，阶梯式自动编码器）进行异常检测的源代码的存储库。 该代码库使用Julia语言和进行了可重现的科学项目，名为 HierarchicalAD.jl 它是由VítŠkvára创作的。 要（本地）复制此项目，请执行以下操作： 下载此代码库。 请注意，原始数据通常不包含在git历史记录中，可能需要独立下载。 打开Julia控制台并执行以下操作： julia> using Pkg julia> Pkg.activ

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：36864
    • 提供者：weixin_42117340

  1. 训练序列生成模型的学习和思考策略

  2. 训练序列生成模型的学习和思考策略

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38600432

  1. 多流形聚类的图约束非参数生成模型

  2. 多流形聚类的图约束非参数生成模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38631454

  1. 贝叶斯非参数生成模型的开放式深度学习

  2. 贝叶斯非参数生成模型的开放式深度学习

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38683930

  1. 通过-Autoencoder生成模型和时空相关挖掘自动进行字符运动样式转换

  2. 通过-Autoencoder生成模型和时空相关挖掘自动进行字符运动样式转换

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：1041408
    • 提供者：weixin_38500222
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