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搜索资源列表

  1. final-project-io:使用cnns和转移学习进行花卉分类-源码

  2. 最终项目 使用cnns和转移学习进行花卉分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：51200
    • 提供者：weixin_42116794

  1. robust-models-transfer:我们的NeurIPS 2020 * oral *的官方存储库“对抗性强健的ImageNet模型传递得更好吗？”-源码

  2. 使用对抗性强健的ImageNet模型进行转移学习 该存储库包含复制本文结果所必需的代码和模型： 对抗性强的ImageNet模型传输效果更好吗？ Hadi Salman *，Andrew Ilyas *，Logan Engstrom，Ashish Kapoor，Aleksander Madry论文： : 博客文章： : InProceedings { salman2020adversarially , title = { Do Adversarially Robust

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：23552
    • 提供者：weixin_42128988

  1. plant_pathology:使用PyTorch对苹果叶病进行分类。该项目的重点是重新格式化目录结构，图像扩充，传输学习以及将结果图像可视化-源码

  2. 植物病理学项目 项目描述： 该项目取自植物病理学。对影响农作物的许多疾病的误诊会导致化学药品的滥用，导致耐药菌病原体的出现，投入成本的增加以及更多爆发，造成重大的经济损失和环境影响。在这个项目中，我们将使用苹果叶片的图像来训练可以正确诊断感染和健康叶片的模型。我们将以对模型进行训练的方式来转换图像，以获取用户将提交的真实世界数据（不同的亮度，角度，叶片位置，颜色等）。 我们最初的目标是95％的准确性，使用EfficientNet b5之后，我们能够达到95.9％的准确性。重要说明是，此项目是使用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42168830

  1. deploy-carbrad-prediction:使用转移学习（resnet50），flask和heroku进行深度学习模型部署-源码

  2. 部署预测 使用转移学习（resnet50），flask和heroku进行深度学习模型部署 汽车品牌预测 使用Keras汽车品牌分类转移学习VGG 16和VGG 19火车数据和测试数据火车数据包含-3个品牌汽车-audi，lamborghini，mercedes类，每个文件夹包含audi-20张图像；兰博基尼-19辆;奔驰-25 测试数据由-audi-9组成；兰博基尼-30;奔驰-19 什么是转学 转移学习是机器学习中的一个研究问题，其重点是存储在解决一个问题并将其应用于其他但相关的问题时获得的知

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42173218

  1. Awesome-of-Long-Tailed-Recognition:精选的长尾识别资源列表-源码

  2. 很棒的长尾识别 精选的长尾识别列表和相关资源。 请随时提出请求或提出问题以添加文件。 :bright_button:更新2020-10-21 目录 长尾识别的类型 类型 OS US CBS CLW SLW TL Other 解释 过度采样 欠采样 类平衡采样 班级加权 样本级加权 转移学习 其他类型 2021年 标题 会场 类型 代码 星星 ICLR CLW -- 2020年 标题 会场 类型 代码 星星 NeurIPS Other 153 NeurIPS CLW N

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：7168
    • 提供者：weixin_42097508

  1. AI-Surveys:整理AI相关领域的一些概述-源码

  2. 人工智能调查 本repo主要整理AI相关领域的一些概述，起因是看到了这个非常棒的项目。 目前添加了『自然语言处理』模块的部分觉得不错的概述。 欢迎有兴趣的小伙伴们一起整理。 自然语言处理（NLP） 文本分类（文本分类） 情感分析 命名实体识别（命名实体识别） 关系抽取（关系提取） 文本匹配（文本匹配） 阅读理解（阅读理解） 机器翻译（机器翻译） 文本生成（文本生成） 摘要抽取（Abstractive Summarization） 对话系统 知识图谱（知识图） 深度学习（深度学习） 迁移学习（转移

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：4096
    • 提供者：weixin_42131618

  1. azure-percept-advanced-development:Azure Percept DK高级主题-源码

  2. Azure Percept DK高级开发 请注意！该存储库中的体验应视为在Preview / beta中。这些经历的重要部分如有更改，恕不另行通知。此代码的任何部分都不应被认为是稳定的。尽管此设备处于公开预览状态，但是如果您正在使用这些高级体验，我们希望收到您的反馈。如果您尚未，请在使用此功能之前考虑进行以便我们可以更好地跟踪谁在使用它以及如何使用它，以便您可以对我们对这些体验所做的更改有发言权。 概述 此存储库包含使用Azure Percept DK进行高级开发的所有代码和文档。在此存储库中，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：76546048
    • 提供者：weixin_42134117

  1. Portfolio:机器学习组合-源码

  2. 文件夹 OC形成 为开展的项目 主要项目： ：该项目比较了数字营销中的经典RFM方法与针对客户细分的机器学习集群方法 ：一组关于预测西雅图市建筑物的能源消耗和温室气体排放问题的回归算法的研究 ：NLP API，可通过深度学习方法（GRU）自动对与Stack Overflow网站相关的问题进行分类 ：狗品种检测器和通过具有转移学习的深度学习方法。 注意： 如果.ipynb笔记本加载时间太长，则可以使用查看

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：103809024
    • 提供者：weixin_42100971

  1. 深度学习入门-源码

  2. 欢迎与LeadingIndia.ai合作阅读我们的AI和深度学习课程库简介！ 您可以通过访问与LeadingIndia.ai合作找到有关我们的AI和深度学习入门课程的更多信息 要注册我们的课程，您可以通过访问找到适合您日程的下一门 教学大纲 第一天 理论：人工智能和深度学习导论 动机：深度学习的基础和术语 AI vs ML vs DL：比较 特征和重量 机器学习回顾：线性回归，逻辑回归 激活功能。 动手 Python编程简介 第二天 理论：神经网络 神经网络 损失函数 梯度下降 前馈和后向

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42179184

  1. stats701-winter2021：强化学习理论-源码

  2. 欢迎使用STATS 701 WI 2021 这是关于强化学习理论（RL）的特殊主题课程。 我们将从在线算法的遗憾分析，浓度不等式和随机逼近等工具着重于RL算法的设计和分析。 本课程的“核心”将基于有限状态下的在线RL（通常称为“表格”设置）马尔可夫决策过程（MDP），并将以传统的授课方式进行授课（由于COVID-19而完全遥不可及） ）。 本课程的“高级”部分将根据受众的兴趣来选择主题，并且将以更多的讨论为基础。 学生将自愿阅读一篇论文（或一小组相关论文），并在课堂上主持讨论。 高级部分的主题

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42144554

  1. 学习型-源码

  2. 官方研究 设置 Bookinfo示例 任务 交通管理 配置请求路由： : 故障注入： : 交通转移： : 断路： : 镜像： :

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：860160
    • 提供者：weixin_42157567

  1. 学习环境-源码

  2. 使用演化策略模型学习RL的综合环境： AcroBot-v1和CartPole-v0： 可以在这里下载模型： : 文献资料 待办事项：更新requiements.txt 学习综合环境 优化用于学习合成环境的超参数（三级优化） 用于GridWorld和OpenAI Gym任务 分数转换的评估 （5.2合成环境：分数转换，图6） HPO后训练综合环境 用于GridWorld和OpenAI Gym任务（5.5。综合环境：性能，图12） 剩余脚本列表 产生以下图形的脚本列表（以及如何调用）：2，7

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：20971520
    • 提供者：weixin_42125826

  1. 转移学习套件：Keras中的转移学习套件。 使用任何内置的Keras图像分类模型轻松进行转移学习！-源码

  2. Keras的转移学习套件 消息 描述 该存储库用作Transfer Learning Suite。 目标是能够轻松使用任何内置的Keras图像分类模型执行转移学习！ 欢迎提出任何改进此存储库的建议或您希望看到的任何新功能！ 您也可以查看我的。 楷模 所有内置的Keras内置模型均可用： 模型 尺寸 前1个精度 前五名的准确性 参数 深度 VGG16 528兆字节 0.715 0.901 138,357,544 23 VGG19 549兆字节 0.727 0.910 143,6

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：474112
    • 提供者：weixin_42127369

  1. DeepRL：基于UC Berkeley的CS285的深度强化学习笔记-源码

  2. 深度强化学习 说明：注释内容基于加州大学伯克利分校的CS285。 内容清单 简介与概述 行为监督学习 Tensorflow和神经网络 强化学习导论 政策梯度 演员关键算法 值函数方法 具有Q功能的Deep RL 高级策略梯度 基于模型的计划 基于模型的强化学习 基于模型的政策学习 变异推理和生成模型 控制为推理 逆向强化学习 转移和多任务学习 分布式RL 探索（第1部分） 探索（第2部分） 元学习 信息论，未解决的问题

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42124743

  1. 元认知：使用学习技术学习主题-源码

  2. 元认知 使用个性化学习技术探索技术主题。 作者 朱莉·艾勒迈尔 信用 瓦西里·辛卡伦卡（Vasili Shynkarenka） 结构 每个目录包含1个主题，包括3个主文件和1个摘要文件。 random_thoughts.txt：思维转储 Thinking_about.txt：写关于我正在学习的内容（元认知） Questions.txt summary.txt： 这个科目对我意味着什么 回答3个问题：关键思想（召回）是什么？ 如何应用我学到的知识（转移）？ 这些想法与我已经知道的东西有什么

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：1035264
    • 提供者：weixin_42140625

  1. CLionProjects：学习阶段-源码

  2. 中文版C ++入门错误太多，受不了 :face_with_medical_mask: :face_with_medical_mask: :face_with_medical_mask: 版本：9.3.8 作者 朦胧的月亮 电子邮件 笔记部分 2019年篇 8.18 P26类的公共接口与私有实现代码的分离->信息隐藏 8.20看到2.4面向对象的设计，感觉C ++入门第二章太啰嗦暂时转移到->加速C ++ 8.21 const ：const修饰的数据类型是指常类型，常类型的变量

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：68157440
    • 提供者：weixin_42139871

  1. transfer_learning_tutorial：使用Inception-resnet-v2进行学习转移的指南-源码

  2. 转移学习教程 在TensorFlow中训练inception-resnet-v2模型的指南。 访问获取更多信息。 常问问题： 问：尽管我的培训看起来不错，但为什么我的评估代码却表现不佳？ 答：这可能是由于在更新版本的TF的培训过程中如何更新batch_norm的问题，尽管我没有机会对此进行适当的调查。 但是，一些用户提到，通过在评估代码is_training=True设置回去，该模型可以按预期工作。 您应该尝试这种方法，看看它是否适合您。 有关更多信息，请参见以下线程： : 问：如何

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：16384
    • 提供者：weixin_42179184

  1. 转移学习图书馆：转移学习图书馆-源码

  2. 介绍 Trans-Learn是用于迁移学习的开源且文档齐全的库。 它基于具有高性能和友好API的纯PyTorch。 我们的代码是pythonic，并且设计与torchvision一致。 您可以轻松开发新算法，也可以轻松应用现有算法。 2020年7月24日，我们发布了v0.1（预览版），第一个子库用于域自适应（DALIB）。 当前支持的算法包括： 在此对这些算法的性能进行了合理的评估。 安装 为了灵活使用和修改，请git clone该库。 文献资料 您可以在以下网站上找到教程和API文档：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：691200
    • 提供者：weixin_42127775

  1. KotlinDL：用Ketlin编写并受Keras启发的高级深度学习框架-源码

  2. KotlinDL：Kotlin中的高级深度学习API KotlinDL是一个高层次的深度学习API写在Kotlin和灵感 。 它使用的是TensorFlow Java API。 KotlinDL提供了简单的API，用于从头开始训练深度学习模型，导入现有的Keras模型以进行推理，以及利用转移学习将现有的预训练模型调整为任务。 该项目旨在使JVM开发人员更容易进行深度学习，并简化在JVM生产环境中部署深度学习模型的过程。 这是一个经典的卷积神经网络LeNet在KotlinDL中的样子的示例：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：73400320
    • 提供者：weixin_42159267

  1. 命运：工业级联合学习框架-源码

  2. | | FATE（联邦人工智能技术使能器）是一个由Webank的AI部门发起的开源项目，旨在提供安全的计算框架来支持联邦AI生态系统。 它基于同态加密和多方计算（MPC）实现安全的计算协议。 它支持联合学习体系结构和各种机器学习算法的安全计算，包括逻辑回归，基于树的算法，深度学习和转移学习。 FATE中的联合学习算法 FATE已经支持许多联合学习算法，包括垂直联合学习，水平联合学习和联合转移学习。 中提供了更多详细信息。 安装 FATE可以安装在Linux或Mac上。 现在，FATE可以支持：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-02
    • 文件大小：81788928
    • 提供者：weixin_42122988
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