人工智能下载列表第1072页

[深度学习] visualize_feature_map.py

说明：借助Keras和Opencv实现的神经网络中间层特征图的可视化功能，方便我们研究CNN这个黑盒子里到发生了什么
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[深度学习] get_train_imgage.py

说明：声明：该文件主要获取中文点触验证码所需要的训练集，主要用于研究交流，不用于任何商业行为。
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说明：该文件主要将训练集转换成voc格式，很多深度学习框架都是用VOC数据集格式，例如YOLO。一般voc解压出来后都包括Annotations, ImageSets, JPEFImages, SegmentationClass , SegmentationObject;详情见链接https://blog.csdn.net/tttabcgy/article/details/80191889
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[机器学习] 关于pulse sensor 程序的实现流程图.vsd

说明：pulse senor的实现流程图，在程序的基础上实现流程，直观的实现，生动体现其过程，加深理解，有助于提高使用者对pulse senor的认识
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[深度学习] YOLOv1.pdf

说明：以下是论文的序： We present YOLO, a new approach to object detection. Prior work on object detection repurposes classifiers to perform detection. Instead, we frame object detection as a regression problem to spatially separated bounding boxes and associat
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[机器学习] 一张图看懂人工智能芯片产业链.pdf

说明：一张图看懂人工智能芯片产业链。
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[机器学习] 手写数字数据集.rar

说明：手写数字数据集，包含训练集和测试集。
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[机器学习] 论概念化在常识知识图构建中的作用（Commonsense Knowledge Graph）.pdf

说明：我们引入CKG构造方法概念化，即将文本中提到的实体视为特定概念的实例，反之亦然。我们通过概念化来建立合成三元组，并进一步将其表示为三元分类，由一个从预训练语言模型中转移知识并通过负抽样进行微调的判别性模型来处理。实验结果表明，该方法能够有效地识别可能三元组，并将新节点和新边的KG值同时扩大三倍，具有较高的多样性和新颖性。
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[机器学习] Kmeans_class.py

说明：Step1：读取Excel中的Sheet2表的数据，分别保存到数据集矩阵和队伍名字向量中，并把数据集矩阵中数据进行归一化操作。 Step2：根据需要的分类数k,在数据集中随机初始化k个中心点 Step3：计算数据集中的每一条数据到k个中心点的距离，进行初始化标签处理。 Step4：根据k个分类中的数据求其平均作为新的中心点 Step5：判断新的中心点是否与旧的中心点完全一致，不是的话，依次迭代3,4步骤，直到中心点完全一致，模型收敛。输出相应k个类别中对应的球队数。
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