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搜索资源列表

  1. 深度学习原理与算法++8大实战项目 附数据和代码

  2. 入门原理 顶级论文算法详解 Caffe使用案例 Tensorflow案例实战 强化学习实战 人脸检测项目实战 关键点定位项目实战 基于Tensorflow项目实战-StyleTransfer 基于Tensorflow项目实战-文本分类 Seq2Seq序列生模型 自然语言处理 Word2Vec 利用RNN与LSTM网络原理进行唐诗生成 机器学习对抗生成网络

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-09-29
    • 文件大小：68
    • 提供者：whoshiwo1

  1. 21个项目玩转深度学习代码

  2. 读者可以训练自己的图像识别模型、进行目标检测和人脸识别、完成一个风格迁移应用，还可以使用神经网络生成图像和文本，进行时间序列预测、搭建机器翻译引擎，训练机器玩游戏。全书共包含21 个项目，分为深度卷积网络、RNN网络、深度强化学习三部分。读者可以在自己动手实践的过程中找到学习的乐趣，了解算法和编程框架的细节，让学习深度学习算法和TensorFlow 的过程变得轻松和高效。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-10-19
    • 文件大小：158334976
    • 提供者：weixin_43330397

  1. 开源项目-vmarkovtsev-BiDiSentiment.zip

  2. 开源项目-vmarkovtsev-BiDiSentiment.zip,用张量流训练的双向LSTM进行围棋情绪分析

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-03
    • 文件大小：42991616
    • 提供者：weixin_38744207

  1. LSTM（长短期记忆神经网络）的小项目

  2. 使用keras库，数据来自BCI Competiton数据集下的Data from Berlin组的mat文件，请仅限用于研究，数据包组成，使用后三个量x_train（训练集）,y_train（标签）,x_test（测试集），训练集有316组样本，样本由500毫秒下28通道的数据构成，数据详细描述：http://www.bbci.de/competition/ii/berlin_desc.html。使用k折验证法验证，验证结果极佳，但没有测试集的标签，所以不知道对于新数据的分类情况如何。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：qq_42947060

  1. （不是完整项目，适用于学习）LSTM + VGG16 图像描述的自动生成

  2. 简洁：1.数据集采用flickr8k（图像，对应的文本描述），使用keras创建VGG16定义的CNN网络。利用VGG16（去掉最后一层）提取图像特征，将flickr8k的图像文件转为图像特征，保存为pickle文件。 2.写不下了，自己看吧，代码有注释 涉及技术：Pycharm + Keras + Python 3.6 + numpy + opencv3.3.1等 该项目是对Jason Brownlee的文章《How to Automatically Generate Textual Desc

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-09-23
    • 文件大小：11264
    • 提供者：m0_38086070

  1. lstm+ctc+cnn架构，进行不定长度验证码识别

  2. lstm+ctc+cnn架构，进行不定长度验证码识别，达到不分割字符而识别验证码内容的效果。验证码内容包含了大小字母以及数字，并增加点、线、颜色、位置、字体等干扰项。本项目对gru +ctc+cnn

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2021-01-01
    • 文件大小：109051904
    • 提供者：bruce__ray

  1. TV-Script-Generation:在这个项目中，我在Udacity的Deep Learning Nanodegree中使用RNN和LSTM单元创建了一个电视脚本生成器-源码

  2. 电视剧本的产生 在这个项目中，我在Udacity的Deep Learning Nanodegree中使用RNN和LSTM单元创建了一个电视脚本生成器。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42175516

  1. rnn-code-formatting:使用经过适当格式化的代码训练的LSTM-RNN格式化源代码-Form source code

  2. RNN代码格式 该项目使您可以使用LSTM-RNN格式化源代码，该LSTM-RNN已经过正确格式化的代码训练。 在训练RNN之前，我们以简化的格式对源代码进行编码，以方便学习。 然后，RNN被送入未格式化的代码，如果预测与输入的下一个字符不匹配，我们认为存在格式化问题。 然后，我们探索RNN预测，直到找到与输入的下一个非空白字符匹配的非空白字符。 与标准格式工具相比，此方法具有一些不错的优点。 您无需配置任何内容。 该工具将自动了解您用于缩进的空格以及特殊字符之间的间距。 RNN和转换代码来

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：21504
    • 提供者：weixin_42108054

  1. 唐宇迪-lstm唐诗生成项目.zip

  2. lstm-唐宇迪-唐诗生成项目.zip

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2021-03-23
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：sinat_39620217

  1. RobuSTAI:我们是由伦敦帝国学院和伦敦国王学院的四名博士生组成的团队，它们都是UKRI CDT安全可靠的AI的组成部分。我们正在为安永进行AI健壮性项目-源码

  2. 罗布斯塔 关于RobuSTAI项目 问题域：ML分类设置中的鲁棒性与NLP的交集 有待探索的问题： 如果您下载了经过预先训练且体重中毒的模型，然后对该模型进行微调以完成其他任务，那么微调会消除或减少体重中毒的影响吗？ 哪些型号（例如LSTM和变压器）更容易受到重量中毒攻击？ 如果下载了预先训练的体重中毒模型，如何检测到这些体重中毒攻击？ 数据集： 我们的两个数据集都在研究多类分类问题。 推理任务： 仇恨语音检测任务： 型号： 变形金刚 发作：如所述体重中毒 中毒检测方法：待定 接触 亚历克斯·加

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：18874368
    • 提供者：weixin_42128315

  1. Covid19-Cases-Prediction-LSTM:Pytorch实施可使用LSTM网络通过对先前COVID 19确诊病例的分析来预测未来价值-源码

  2. Covid19未来确认案例预测通过LSTM 在该项目中，可以预测使用LSTM在以后的确诊病例中增加的数量。 从每天更新的网站考虑了从2020年1月到2020年7月的Covid19确诊病例的数据集。 使用LSTM可以预测全球未来确诊的共生病例增加的近似量度。 1.加载数据集 在上面提供的链接中，尤其是所有国家/地区的'time_series_covid19_confirmed_global.csv'csv文件，特别是从2020年1月22日到现在的每日更新。 从网站下载最新数据后，加载此数据集。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：166912
    • 提供者：weixin_42160425

  1. ML-Text-Mining:与机器学习在线竞赛有关的项目-源码

  2. 文字分析 该存储库包含文本分析机器学习内容。 用例 下一个单词的预测 情绪分析-分析社交媒体影响者 分类 主题建模-识别文本的主题类别 语言翻译 可视化 预处理 案例标准化 标记化-字符，单词，n-gram，句子 删除停用词 茎和茎 词嵌入5.1）跳过语法5.2）CBOW 5.3）GloVE 5.4）FastText 位置编码 传统方法 言语包 TF IDF 基于机器学习-朴素贝叶斯，逻辑回归 深度学习模型 RNN 格鲁 LSTM 双向LSTM 注意力 变压器5.1）Bert 5.2）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42116650

  1. stock-price-correlation-ARIMA-LSTM-源码

  2. 使用ARIMA-LSTM的股票价格相关性 马特奥·奥索里奥（Mateo Osorio） 达蒙·达米科（Damon D'Amico） 西北大学计算机科学系 抽象的 投资者已经发现，让计算机预测股票价格是有希望的，并且通常比让人们做出相同的预测更好的对冲金融赌注的方法。 计算机进行此预测的一种重要方式是通过计算股票之间的相互关系。 该项目是对找到这种相关性的一种方法的探索，其中一种使用了两种方法的组合：自回归综合移动平均值（ARIMA）和长短期记忆（LSTM）递归神经网络。 方法的组合可显着提高性

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：23068672
    • 提供者：weixin_42113794

  1. Deep_Learning_Copy_Memory_Task:使用自我实现的LSTM，RNN和MLP层在递归神经网络中实现复制记忆任务-源码

  2. 复制内存任务 :memo: 关于该项目 :open_book: 该项目是建设2个项目。 LSRMcell，RNNcell和线性层的自我实现。 自我执行复制内存任务。 该项目是在使用PyTorch进行深度学习的微型项目过程中的大学任务。 LSTM.py -LSTM单元的自我实现RNN.py -rnn单元的自我实现MLP.py-线性的自我实现copy_task_base.py-具有3种不同模型的复制任务的自我实现 设置 :gear: 确保您的计算机上安装了python 3.6或更高版本。 克

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：8192
    • 提供者：weixin_42128393

  1. Vision-Systems-Lab:MLP，DCNN，深度卷积自动编码器，LSTM，GRU，ResNets，DCGAN-波恩大学的CudaVision实验室（SS19）-源码

  2. 视觉系统实验室：在GPU上学习计算机视觉[自述文件未定期更新] 作者：Saikat Roy， 波恩大学CudaVision实验室（SS19）的存储库（主要）在PyTorch，Python3和Jupyter笔记本电脑上实现。 该项目从神经网络的基础开始，并延伸到更深层次的模型。 以下项目包含在相应的文件夹中： 项目1：Softmax回归（无autograd / Pytorch张量） 涉及使用softmax回归和手动梯度计算对MNIST数据集进行分类。 经过5次简单的迭代运行后，训练和测试集

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：weixin_42116921

  1. Intelligent_System:智慧型系统的作业或专题智能系统项目与作业-源码

  2. 智能系统 大型智能系统课程（NUK CSIE）的项目和作业 课程网站： : 每个作业在做什么？ 我在下面列出了我为每个作业所做的工作： ：使用Python更改图片的RGB值 ：使用LinearRegression预测PM2.5值 ：使用Perceptron Learning Algorithm(PLA)进行训练 ：使用Logistic Regression(with SGD strategy)来预测一个人是否富裕 ：使用LSTM(Long Short Term Memory)对心

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_42097668

  1. CoupletAI:基于CNN + Bi-LSTM + Attention的自动对对联系统-源码

  2. 对联AI 用PyTorch实现的自动对对联系统，支持多种模型。一般而言，给定一句话生成另一句话是序列生成问题，本项目根据上下联字数不同的特点将其转化为序列标注问题，即用下联去标注上联。 依存关系 python 3.6+ pytorch 1.2+ 烧瓶（可选） 数据集 数据集包含70多万条对联数据（26MB），下载请，或者（提取码：wude）。 用法 将下载到的数据集解压到当前目录（解压后的文件夹名称为couplet ） 运行preprocess.py进行数据预 运行main.py [-m m

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：33792
    • 提供者：weixin_42139460

  1. npl:使用LSTM网络实现简单的智能问答系统-源码

  2. 使用LSTM网络实现简单的智能问答系统 问答系统最重要的一步就是对问答者的问话进行错误分析，只要识别出提问者的提示，就可以调用相应的处理模块进行进一步的信息提取和相应的处理模块进行回答。 使用LSTM神经网络结合百度的中文词嵌入处理，能够在少量数据时，识别出用户的取向，甚至能识别出一些以前没有见过的问题 （哈哈，还是大量数据时更准确，不过少量时也不比基于规则和基于统计的问答处理差到哪里去，因为使用了词嵌入，所以在一些没见过的问题会认得更好，这是基于规则和基于统计方法无法比拟的的） ＃问天气 ＃

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：680960
    • 提供者：weixin_42178963

  1. Deploying-LSTM-源码

  2. 部署-LSTM 该项目已通过设置的超参数提交和审查，但我仍在尝试使超参数调整工作，因为我觉得它是了解的非常有用的工具

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：56320
    • 提供者：weixin_42133918

  1. sentence_prediction:使用LSTM（语言建模）进行句子预测-源码

  2. 使用LSTM aka语言建模进行句子预测 LSTM文字按字生成。 用于根据输入的单词或句子生成多个句子建议。 有关项目详细信息的更多信息，请参见与此项目相关联的。 响应：仅生成1个私钥，即生成描述的单词数 Input: hydrant requires repair Output: hydrant requires repair is not working Input: describe the problem Output: describe the problem please atten

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：42991616
    • 提供者：weixin_42126677
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