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人工智能下载列表 第1012页

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[机器学习] baidu_api_voice.zip

说明:代码中描述了在2.7以及三以上版本中百度语音和图灵机器人的使用,简单的做了一个聊天助手,代码有详细解释,以及各个步骤
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[深度学习] 目标检测和边界框.md

说明:锚框 目标检测算法通常会在输入图像中采样大量的区域,然后判断这些区域中是否包含我们感兴趣的目标,并调整区域边缘从而更准确地预测目标的真实边界框(ground-truth bounding box)。不同的模型使用的区域采样方法可能不同。这里我们介绍其中的一种方法:它以每个像素为中心生成多个大小和宽高比(aspect ratio)不同的边界框。这些边界框被称为锚框(anchor box)。我们将在后面基于锚框实践目标检测。
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[深度学习] 图像风格迁移.md pytorch

说明:在本节中,我们将介绍如何使用卷积神经网络自动将某图像中的样式应用在另一图像之上,即样式迁移(style transfer)[1]。这里我们需要两张输入图像,一张是内容图像,另一张是样式图像,我们将使用神经网络修改内容图像使其在样式上接近样式图像。图9.12中的内容图像为本书作者在西雅图郊区的雷尼尔山国家公园(Mount Rainier National Park)拍摄的风景照,而样式图像则是一副主题为秋天橡树的油画。最终输出的合成图像在保留了内容图像中物体主体形状的情况下应用了样式图像的油画笔触
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[深度学习] 图像分类案例1.md

说明:现在,我们将运用在前面几节中学到的知识来参加Kaggle竞赛,该竞赛解决了CIFAR-10图像分类问题。比赛网址是https://www.kaggle.com/c/cifar-10
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[深度学习] 生成对抗网络.md GAN

说明:Generative Adversarial Networks Throughout most of this book, we have talked about how to make predictions. In some form or another, we used deep neural networks learned mappings from data points to labels. This kind of learning is called discrimina
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[深度学习] Deep Convolutional Generative Adversarial Networks.md

说明:we introduced the basic ideas behind how GANs work. We showed that they can draw samples from some simple, easy-to-sample distribution, like a uniform or normal distribution, and transform them into samples that appear to match the distribution of so
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[机器学习] 知网Hownet情感词典.zip

说明:知网Hownet情感词典适合做情感词训练,包括主张词 正面情感词、程度级别词、负面情感词 知网Hownet情感词典适合做情感词训练,包括主张词 正面情感词、程度级别词、负面情感词 知网Hownet情感词典适合做情感词训练,包括主张词 正面情感词、程度级别词、负面情感词
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[深度学习] Gear_fault_simulation_sta.zip

说明:利用matlab对简单的二级齿轮箱中齿轮故障信号进行仿真,突出的表现出齿轮再单一故障下会出现怎样的故障现象,便于从理论方面验证算法的正确。
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[机器学习] 用于智能车制作配套的 jlink.rar

说明:【野火K60 KL26】jlink 包含下载失败的最详细解决办法.url;jlink驱动ARM嵌入式开发必备调试工具jlink驱动ARM嵌入式开发必备调试工具,本人用的就是这款,亲测好用
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[深度学习] 连云港淮安企业名录.xlsx

说明:这是2020年最新的连云港淮安企业客户资源信息库,市场人员或者营销团队经常查找企业黄页,这些黄页能帮助大家找到新的客户新的市场资源。
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[机器学习] 关于Parzen窗口的NIPS文献

说明:关于Parzen窗口的NIPS 文献 Manifold Parzen Windows Pascal Vincent and Yoshua Bengio
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[机器学习] 稀疏贝叶斯学习与相关向量机

说明:Sparse Bayesian Learning and the Relevance Vector Machine Michael E. Tipping 2001年的一篇早期资料,论述了贝叶斯框架下的回归与分类问题,并且结合了相关向量机方法进行学习。对于我们今天学习了解贝叶斯理论,SVM,依然有指导作用。
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