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搜索资源列表

  1. JonathanSum-源码

  2. 问候 2021年的目标：掌握NLP变压器等相关知识。 使用深度学习对NN游戏项目进行图形化处理。 在有关动漫的深度学习上构建更多项目。 其他深度学习项目。 了解更多深度学习主题。 对于我爱的每一个动漫，我都会在他们身上建立更多的深度学习项目。 我忘记了在哪里找到这些图像，所以暂时不要引用它。 每日目标：向随机位置，PPUU，变压器（minGPT和Coursera），Fastai，Pytorch Lighting示例学习 不要忘记签出我的项目并在下面回购 :backhand_index_po

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：36700160
    • 提供者：weixin_42105816

  1. 甘-源码

  2. 使用PyTorch实施GAN和DCGAN 该项目中实现的生成对抗网络和深度卷积生成对抗网络基于Goodfellow等人的论文“”。 和分别由Soumith Chintala撰写的“”。 除了DCGAN以外，在过去2到3年中已经引入了许多有关GAN的扩展，但它仍然是计算机视觉或深度学习中最受关注的领域。 GAN： 通用对抗网络及其逆向网络家族（包括DCGAN）是两个相互竞争以创建与输入非常相似的输出的神经网络。 这两个网络（生成器和鉴别器）正在发挥对抗性作用。 生成器网络根据输入图像根据随机

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：weixin_42151729

  1. 随机：PyTorch的随机深度学习-源码

  2. pytorch的随机深度学习 Storchastic是一个用于深度学习中的随机梯度估计的PyTorch库[1]。 许多最先进的深度学习模型都使用梯度估计，尤其是在变分推理和强化学习领域。 虽然PyTorch自动计算确定性计算图的梯度，但它不会估计随机计算图上的梯度[2]。 借助Storchastic，您可以轻松定义任何随机深度学习模型，并让其为您估计梯度。 Storchastic提供了多种即插即用的梯度估计方法，以确定哪种方法最适合您的问题。 Storchastic可自动广播采样批次的尺寸

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42107374

  1. ImageClassifier：基于神经网络的图像分类器，带有python命令行界面应用程序-源码

  2. 深度学习•挑战：深度学习模块的Udacity数据科学家纳米学位项目名为“具有深度学习的图像分类器”，它试图训练图像分类器识别不同种类的花朵。 我们可以想象在电话应用程序中使用类似的内容，告诉您相机正在查看的花朵的名称。 实际上，我们必须训练该分类器，然后将其导出以用于我们的应用程序。 我们使用了102种花卉类别的数据集（ ）。 •解决方案：使用火炬视觉加载数据。 数据集分为三个部分：训练，验证和测试。 对于训练，应用了变换，例如随机缩放，裁剪和翻转。 这将有助于网络泛化，从而带来更好的性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：550912
    • 提供者：weixin_42137723

  1. DL马拉松-源码

  2. DL马拉松（全方位的深度学习疯狂） “人工智能，机器学习，深度学习” -您是否发现这些术语是随机出现的并且想开始使用，但并不完全知道该怎么做？ 不用担心！ 我们为您带来了DL马拉松-深度学习狂热的全过程，我们在其中深入研究了深度学习的各个子主题，例如计算机视觉，自然语言处理，强化学习等。对于这些主题，我们将选择一些相关的主题问题并帮助您详细了解它们。 此外，我们将在实时代码中实施每个模型，以帮助您加深理解！ 会议概况 2月14日：简介-机器学习的基本原理（线性回归，梯度下降，反向传播等），P

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：1024
    • 提供者：weixin_42135753

  1. machine_learning_examples：机器学习示例和教程的集合-源码

  2. machine_learning_examples 机器学习示例和教程的集合。 在找到相关的教程 在查找相关课程 请注意，在此存储库中找不到所有课程的所有代码。 一些更新的代码示例（例如Tensorflow 2.0中的所有内容）在Google Colab中完成。 因此，您应该查看所修课程的讲义。 为什么你不应该分叉这个仓库 我注意到许多人使用过时的叉子。 因此，如果您选择我的一门课程，我建议不要分叉该存储库。 我正在不断更新自己的课程，您的叉子很快就会过时。 您应该改为克隆存储库，以使其易于

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：23068672
    • 提供者：weixin_42132354

  1. jupyter笔记本：Jupyter笔记本和其他-源码

  2. 布局 标题 上一次更改 维基 Jupyter笔记本 2020/11/15 12:41:21 深度学习 Scikit，学习上的IRIS数据集的感知器，神经网络，Keras。 TensorFlow Implementaion在MNIST数据集。 Softmax，交叉熵损失 使用PyTorch进行梯度计算。 层调试。 验证合并，连接方法。 在文本嵌入上验证Conv1D。 验证Image数据集上的Conv2D。 验证LSTM计算。 器具Seq2Seq学习的执行加法。 器具Seq2Se

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：19922944
    • 提供者：weixin_42097208

  1. course-nlp：NLP课程的代码优先简介-源码

  2. 自然语言处理的代码优先入门 您可以在找到有关该课程的，所有 。 该课程最初课程（2019年夏季）中教授的。该课程使用Jupyter Notebooks使用Python进行教学，并使用sklearn，nltk，pytorch和fastai等库。 目录 将涵盖以下主题： 1.什么是NLP？ 不断变化的领域 资源资源 工具类 Python库 应用范例 道德问题 2.使用NMF和SVD进行主题建模 停用词，词干和词形化 术语文档矩阵 主题频率-逆文档频率（TF-IDF） 奇异值分解（SVD）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：weixin_42166626