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人工智能下载,机器学习下载列表 第535页

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[机器学习] NMF_tutorial_ICME-2014.pdf

说明: NMF(Non-negative matrix factorization),即对于任意给定的一个非负矩阵V,其能够寻找到一个非负矩阵W和一个非负矩阵H,满足条件V=W*H,从而将一个非负的矩阵分解为左右两个非负矩阵的乘积。**其中,V矩阵中每一列代表一个观测(observation),每一行代表一个特征(feature);W矩阵称为基矩阵,H矩阵称为系数矩阵或权重矩阵。这时用系数矩阵H代替原始矩阵,就可以实现对原始矩阵进行降维,得到数据特征的降维矩阵,从而减少存储空间。
<dydy007> 上传 | 大小:15mb

[机器学习] Chinese_code.py(Pytorch实现CNN汉字的分类识别)

说明:Pytorch实现CNN汉字的分类识别,修改了原博客部分不能运行的地方,加上了部分注释,代码使用可参看博客
<weixin_44403922> 上传 | 大小:6kb

[机器学习] 非线性、参数自适应控制及simulink仿真

说明:非线性对象,参数未知,需对参数实时估计,设计非线性控制器,并在simulink上仿真。控制器公式设计及推导过程都包含其中。
<niu_88> 上传 | 大小:92kb

[机器学习] Fashion MNIST.rar

说明:fashion-mnist GitHub地址:https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist
<eslcx> 上传 | 大小:29mb

[机器学习] 人工智能中深度学习的不合理有效性(The unreasonable effectiveness of DL in AI).pdf

说明:深度学习为人类与数字设备的交流提供了自然的方式,是构建人工一般智能的基础。深度学习的灵感来自大脑皮层的结构,对自主性和一般智力的洞察可能会在其他对规划和生存至关重要的大脑区域找到,但实现这些目标需要重大突破。
<syp_net> 上传 | 大小:1mb

[机器学习] Gradient.rar

说明:其实大眼一看就感觉和之前的Laplace计算很相似,是不多这里多作了一次计算而已,其实就是这样的,其他的都是一样的,详细代码看附件传上去的。
<lanshahewu> 上传 | 大小:8mb

[机器学习] CornorDetectionC++.rar

说明:这两天看角点检测,数学基本攻差一些,效果不太好,论坛上铺天盖地的都是Opencv的实现方法,手痒难耐,照葫芦画瓢试一把吧(对了,这个是c++与Opencv实现,另外,附件里面有对VS2017配置opencv4.0的配置文件,如有需要,自行查看)
<lanshahewu> 上传 | 大小:17mb

[机器学习] CMU11-777 multimodal machine learning Fall 2019讲义

说明:上传者不拥有讲义的原始版权。所有版权归属CMU。 该文件集是CMU开设的11-777课程,名为multimodal machine learning,每年fall学期开设。 本讲义是2019 Fall的版本。 课程介绍: Descr iption Multimodal machine learning (MMML) is a vibrant multi-disciplinary research field which addresses some of the original go
<ldzhangyx> 上传 | 大小:89mb

[机器学习] 卷积神经网络CNN笔记(理解CNN数学原理的指南).pdf

说明:卷积神经网络是深度学习中的基础模型。南京大学吴建鑫教授的「卷积神经网络CNN」笔记,35页pdf初学者学习指南理解CNN数学原理。
<syp_net> 上传 | 大小:773kb

[机器学习] pose.engine

说明:目标完成25个点的OpenPose加载到Deepstream4.0完成加速,这里是25个点的engine,还需要prototxt和caffemodel,我的资源里都有的
<ssyy5233225> 上传 | 大小:56mb

[机器学习] pose_deploy.prototxt

说明:目标完成25个点的OpenPose加载到Deepstream4.0完成加速,这里是25个点的prototxt,还需要engine和caffemodel,我的资源里都有的
<ssyy5233225> 上传 | 大小:41kb

[机器学习] 贝叶斯分类器.zip

说明:《机器学习》贝叶斯分类器学习笔记前半部分实现代码,包含“朴素贝叶斯分类器”和“半朴素贝叶斯分类器”。从数据集正、反样例各挑选3例,“半朴素贝叶斯分类器”判断结果完全正确。“朴素贝叶斯分类器”仅对1例正例进行测试,测试结果正确。
<mddh_123> 上传 | 大小:9kb
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