[机器学习] AAAI 2020最新「图神经网络GNN模型与应用」【附305页ppt】.zip

说明：来自密歇根州立大学的YaoMa, Wei Jin, andJiliang Tang和IBM研究Lingfei Wu与 Tengfei Ma在AAAI2020做了关于图神经网络的Tutorial报告，总共305页ppt，涵盖使用GNNs对图结构数据的表示学习、GNNs的健壮性、GNNs的可伸缩性以及基于GNNs的应用，非常值得学习。
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[机器学习] pytorch识别验证码.zip

说明：使用pytorch识别验证码中的数字，验证码为python自带库ImageCaptcha生成的数字验证码。使用LeNeT-5多层神经网络，尝试了学习率退火、激活函数Sigmoid改为ReLU、BN算法归一化等策略，识别精确度大约稳定在90%左右。
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[机器学习] dlib_wheel_3.6_3.7.zip

说明：windows系统直接使用pip install dlib命令安装dlib失败，使用wheel文件进行安装，dlib wheel文件支持python3.6和3.7两个版本，亲测有效
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[机器学习] data_prepare.zip

说明：tensorflow-slim图像分类数据集结构, 文件data_prepare包含 pic文件, src文件 和 data_convert.py. pic里面是训练集和验证集的分类图片. src包含tfrecord.py. 运行data_convert.py会在pic生成tfrecord文件.
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[机器学习] lhy_PM2.5_pytorch.zip

说明：这是李宏毅2020机器学习作业一的Pytorch版，用Pytorch的张量操作函数更改了原先的numpy操作。实现了线性回归，并且预测了多因素作用下的PM2.5预测。
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[机器学习] Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning论文分享.pdf

说明：The popular Q-learning algorithm is known to overestimate action values under certain conditions. It was not previously known whether, in practice, such overestimations are common, whether they harm performance, and whether they can generally be prev
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[机器学习] 《深度贝叶斯数据挖掘》【WSDM 2020】.zip

说明：台湾交通大学的Jen-Tzung Chien教授在WSDN 2020会议上通过教程《Deep Bayesian Data Mining》介绍了深度贝叶斯数据挖掘的相关知识，涵盖了贝叶斯学习、深度序列学习、深度贝叶斯挖掘和学习等内容。
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[机器学习] 机器学习学习笔记文档

说明：内容概要：主要分为基本概念、常用算法和其他三部分。 正是对机器学习的过程中的痛苦有切身体会，作者希望能做一份教程，以浅显易懂的方式去讲解它，降低大家的学习门槛。作者为此花费了数月时间，经常做到深夜，把自己的学习笔记整理成了这份教程。
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[机器学习] Data_003.pdf

说明：自动化立体仓库又称为自动化仓储AS／RS(Automatic Storage and Retrieval System)系统，它可以按照指令自动完成货物的存取，并能对库存货物进行自动 管理，实现自动化作业，具有作业效率高，占地面积小，存储容量大，计算机 自动控制等优势，受到企业越来越多的重视。
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[机器学习] 多智能体强化学习综述_杜威.pdf

说明：多智能体系统是一种分布式计算技术，可用于解决各种领域的问题，包括机器人系统、分布式决策、交通控制和商业管理等。这是被高引用的综述论文，入门可以看看。
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[机器学习] MATLAB随机森林工具箱 RF_MexStandalone-v0.02_change.rar

说明：随机森林工具包，以针对mex不能编译complie_windows.m文件中对于文件mex_ClassificationRF_predict.cpp，mex_ClassificationRF_train.cpp的C2440，c2664错误进行了修改，使得工具包能成功编译，并且编译好mexw64文件。 对于随机森林工具箱的分类和回归模块mex编译出现的错误都进行了修改。
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[机器学习] 原文Sphere Generative Adversarial Network Based on Geometric Moment Matching.pdf

说明：原文见：http://cau.ac.kr/~jskwon/paper/SphereGAN_CVPR2019.pdf
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