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人工智能
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机器学习
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光明趋势-EA.ex4
说明:EA类型:趋势EA 一,功能介绍: 价格突破最近多少k线的高低点逆势下单,计算区间高低点,行情向逆势方向波动后再向盈利方向回调多少点下单. 二、核心优势 EA跟据,RSI,KDJ,CCI以及K线,符合开单条件才会开单,做单准确率高,盈利能力强。
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Ww798229841
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90kb
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深度学习
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聊天机器人aaaaaa.zip
说明:聊天机器人 内容完整,基于seq2seq的聊天机器人,可以直接下载使用,深度学习算法rnn,cnn,lstm
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qq_45022743
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1mb
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机器学习
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机器直觉(来自于中国科学:信息科学)
说明:当前以深度学习代表的人工智能技术所能解决的问题往往需要具有大量可以借鉴学习的训练 集, 同时要求所获取的信息是完备的。
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syp_net
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2mb
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深度学习
]
GLUE通用语言理解评估标准.rar
说明:GLUE通用语言理解评估标准数据源下载,自己下要翻q,可以用于bert入门训练。
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WILDCHAP_
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深度学习
]
Segmentation-Based Deep-Learning Approach for Surface-Defect Detection论文和实现
说明:1. 基于pytorch实现的代码,GPU版(cpu也能跑,但是会out of memory); 2. 包含所用的数据集KolektorSDD电子转换器表面裂痕的图片,论文原文和代码(训练好的模型大于1G了...csdn的资源大小限制,不能上传,如果有需要请留言); 3. 关于本资源的具体介绍可参考我的博文
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m0_37412775
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105mb
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机器学习
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最新《自动微分》综述教程
说明:自动微分(Automatic Differentiation,简称AD)也称自动求导,算法能够计算可导函数在某点处的导数值的计算,是反向传播算法的一般化。
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syp_net
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1mb
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机器学习
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少即是多?非参数语言模型
说明:原型驱动的文本生成使用非参数模型,该模型首先从句子库中选择“原型”,然后修改原型生成输出文本。这些方法虽然有效,但测试时效率低下,因为需要对整个训练语料库进行存储和索引。
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syp_net
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机器学习
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深度学习(Deep Learning - UFLDL教程中文版)
说明:UFLDL旧版教程pdf 网址:http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial
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w20ss14
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机器学习
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高性能自然语言处理(来自EMNLP 2020)
说明:近年来,规模在自然语言处理的快速发展中发挥了核心作用。虽然基准测试被越来越大的模型所主导,但高效的硬件使用对于它们的广泛采用和该领域的进一步发展至关重要。
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syp_net
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机器学习
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序列知识蒸馏进展(来自EMNLP 2020)
说明:知识蒸馏涵盖了主要技术,在压缩、扩展中的使用,以及许多未预料到的用例(例如攻击、NAT、传输),欢迎感兴趣的研究者下载学习。
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syp_net
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机器学习
]
基于卷积神经网络的二指机械手抓取姿态生成研究_李耿磊
说明:本课题立足机械手自主抓取,研究利用卷积神经网络实现物体表面抓取点生成的解决方案。本课题以场景的深度图像作为输入信息,采取 “先采样,后预测”的两步走抓取生成方案。首先利用 Laplace 方法在深度图像中提取物体边缘像素点,并利用对跖法生成抓取空间;然后基于重要性采样方法从抓取空间中采样获得候选抓取集,最后利用训练好的抓取预测卷积神经网络模型预测候选集每个抓取的成功置信度,取其中极大者作为结果指导机器人完成抓取。 为将卷积神经网络应用于抓取预测,本课题建立了基于卷积神经网络的抓取预测模型。将
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WhiffeYF
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机器学习
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bert中文NLP模型
说明:该模型为谷歌使用大量tpu训练的bert模型,一个tpu性能要比最强大的gpu强,训练的bert模型用处nlp,通常训练nlp模型时用该模型为预训练模型
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weixin_41950924
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