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搜索资源列表

  1. SafetyNets: Verifiable Execution of Deep Neural Networks on an Untrusted Cloud

  2. SafetyNets: Verifiable Execution of Deep Neural Networks on an Untrusted Cloud NIPS2017会议论文

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-12-17
    • 文件大小：450560
    • 提供者：qq_33889075

  1. Learning Active Learning from Data

  2. Learning Active Learning from Data NIPS2017会议文章

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-12-17
    • 文件大小：809984
    • 提供者：qq_33889075

  1. Hinton在NIPS2017上关于capsules的演讲PPT：Does the Brain do Inverse Graphics？

  2. Does the Brain do Inverse Graphics？这是hinton在NIPS2017给出的主题，深入地探讨来人类视觉和capsules

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-03-26
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：senius

  1. Deep Learning: Practice and Trends [NIPS2017 Tutorial]

  2. NIPS2017 Tutorial Deep Learning: Practice and Trends 182页 YouTube 视频地址 ：https://www.youtube.com/watch?v=YJnddoa8sHk

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-03-01
    • 文件大小：27262976
    • 提供者：somtian

  1. Python-PyTorch实现NIPS2017论文胶囊之间的动态路由

  2. PyTorch implementation of NIPS 2017 paper Dynamic Routing Between Capsules

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-11
    • 文件大小：293888
    • 提供者：weixin_39840387

  1. Python-NIPS2017论文胶囊间动态路由的PyTorch实现

  2. NIPS 2017论文“胶囊间动态路由”的PyTorch实现

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-09
    • 文件大小：263168
    • 提供者：weixin_39840588

  1. NIPS2017-Oriol Vinyals-model vs optimazation meta-learning

  2. ppt框架：元学习定义，与无监督学习的对比，与监督学习的对比，元学习模型分类（基于模型，基于度量，基于优化）与例子，总结，展望

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-07-21
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：liz_Lee

  1. NIPS2017:CNN神经系统识别模型-源码

  2. 用于神经类型识别的CNN模型 这是本文的代码存储库（引用为）： Klindt，D.，Ecker，A.，Euler，T.＆Bethge，M.（2017年）。 分离“什么”和“哪里”的大量人群的神经系统识别。 神经信息处理系统进展。 [Arxiv] 要求： Tensorflow（具有GPU支持，请参阅 ） 指示 要复制纸上的图形（请参见上文），请打开相应的笔记本： 对于图3和图4，转到 fig{3,4}.ipynb 并使用注释中提供的进一步说明执行单元。 对于图5b-d，执行 fig5/fi

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：165675008
    • 提供者：weixin_42123237

  1. 备忘单-源码

  2. 动作分类 Peng et al。，AAAI 2020 -Yan Li等人，CVPR 2020 et al。，ECCV2018。 等人，CVPRW2018。 -A. Diba等人，arXiv2017。 -R.Girdhar和D.Ramanan，NIPS2017。 -Byeon等人，arXiv2017。 -Y.Zhu等人，arXiv2017。 -H. Bilen等人，CVPR2016。 -J. Donahue等人，CVPR2015。 -L. Yao等人，ICCV2015。 注

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：8192
    • 提供者：weixin_42107374

  1. CapsNet-Keras：NIPS2017论文“胶囊之间的动态路由”中CapsNet的Keras实现。 现在测试误差＝ 0.34％-源码

  2. CapsNet-Keras 本文中的 （分支支持TensorFlow 2）实现： 当前的average test error = 0.34% ， best test error = 0.30% 。 与论文的区别： 我们使用decay factor = 0.9且step = 1 epoch的学习率衰减， 而论文没有给出详细的参数（或者他们没有使用它？）。 我们仅在训练了50 epochs后才报告测试错误。 在本文中，我想他们根据图A.1训练了1250 epochs ？ 听起来很疯狂，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：604160
    • 提供者：weixin_42132354

  1. AttentionalPoolingAction：NIPS 2017论文“用于动作识别的注意力集中”的CodeModel版本-源码

  2. 注意池的动作识别 [] [] 如果此代码有助于您的工作/研究，请考虑引用 Rohit Girdhar和Deva Ramanan。 注意力集中于动作识别。 神经信息处理系统（NIPS）的进展，2017年。 inproceedings{Girdhar_17b_AttentionalPoolingAction, title = {Attentional Pooling for Action Recognition}, author = {Girdhar, Rohit and Ram

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：286720
    • 提供者：weixin_42135773

  1. nips2017：NIPS 2017上所有受邀的演讲，教程，讲习班和演示的资源列表-源码

  2. nips2017：NIPS 2017上所有受邀的演讲，教程，讲习班和演示的资源列表

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：515072
    • 提供者：weixin_42129970

  1. 非平稳光谱内核：非平稳光谱内核的实现（NIPS 2017）-源码

  2. 非平稳光谱内核：非平稳光谱内核的实现（NIPS 2017）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：22528
    • 提供者：weixin_42116701

  1. 哈希嵌入：哈希嵌入的PyTorch实施（NIPS 2017）。 提交NIPS实施挑战-源码

  2. 散列嵌入 PyTorch实现了版本的（NIPS 2017）。 提交NIPS实施挑战赛（ ）。 此目录有两个用途： 在PyTorch中实现改进的哈希嵌入层。 可以在./hashembed文件夹中找到。 它适用于Python 2和3。 在PyTorch中实现一条简单的流水线，以评估新的NLP分类算法/新的嵌入类型。 可以在./evaluate文件夹中找到。 这仅在python 3上进行了测试。 散列嵌入是散列技巧的一般化，目的是在相同数量的参数下获得更大的词汇量，换句话说，它可以用于使用较少

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：716800
    • 提供者：weixin_42144086

  1. HKO-7:论文源代码“ [NIPS2017]深度学习临近沉淀”-Source code learning

  2. 关于 论文的源代码 如果您使用该代码或对它有帮助，请引用以下文章： inproceedings{xingjian2017deep, title={Deep learning for precipitation nowcasting: a benchmark and a new model}, author={Shi, Xingjian and Gao, Zhihan and Lausen, Leonard and Wang, Hao and Yeung, Dit-Yan and

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42107561