[机器学习] MIT 2019公开课-深度学习基础知识PPT.pdf

说明：MIT 2019公开课-深度学习基础知识PPT很实用的东东，MIT 2019公开课-深度学习基础知识PPT很实用的东东
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[机器学习] VMD_test.m

说明：本文件是变分模态分解（Variational Mode Decomposition，VMD）的VMD_test文件
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[机器学习] opencv svm训练及检测代码+样本描述文件

说明：OpenCV SVM（支持向量机）目标检测训练与检测相关代码，并附有正、负样本描述文件样例。
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[机器学习] 基于嵌入式非特定人语音识别机理及拒识算法研究.pdf

说明：嵌入式语音识别机理；语音拒识：贝叶斯网络：FPGA 通过对前端处理算法，语音识别算法的改进，并与基于贝叶斯网络结 构的语音拒识算法的集成，对语音识别系统的移植和仿真，得到语音识别系统 测试结果，并对其进行性能分析，验证了本文改进的语音识别算法及设计的拒 识算法满足嵌入式语音识别的需要
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[机器学习] 最简单的单一特征、最小错误和最小风险贝叶斯决策 matlab代码

说明：最简单的贝叶斯决策，已知先验概率和类条件概率密度，根据一个特征进行分类。（不是很高级的代码，但是能够帮助理解贝叶斯决策）
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[机器学习] 任务型对话系统最新的进展和挑战（2020年04月最新进展）

说明：本文总结了目前任务型对话系统最新的进展和挑战，讨论了三个相关的关键问题：（1）如何提高数据使用效率，在资源不足的情况下对任务型对话系统进行建模;（2）如何为多轮对话的对话策略进行建模，使其在任务完成上表现的更好； （3） 如何将领域的本体知识集成到pipeline模型和端到端模型中。同时回顾了当前对话评估的方法和目前广泛使用的语料库的最新进展。
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[机器学习] 浅谈Attention机制的理解.pdf

说明：Attention注意机制现在大热，很多深度学习的框架都带上了注意力机制，而且也取得了很好的性能指标。乘着大热也来水一水文章，发表发表自己的看法。事先说明老哥我在NLP上萌新一枚，粗糙想法不登大雅，呆萌的逻辑思维适合同为萌新滴你。废话不多说，在本文我就浅谈下对注意机制的理解。
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[机器学习] pr train.py

说明：所需环境：python3.#，pytorch1.# 改了挺久终于可以调试出来的网络程序，训练的是cifar10官方数据集，现在在将cifar10换成自己的cifar10格式的数据集。
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[机器学习] patch_experts01.7z

说明：OpenFace中用到的model(4个)， 也可以在OneDrive中下载。 - cen_patches_0.25_of.dat - cen_patches_0.35_of.dat
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[机器学习] patch_experts02.7z

说明：OpenFace Model(共4个)，也可以在OneDrive中下载。分三次上传： - cen_patches_0.50_of.dat
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[机器学习] patch_experts03.7z

说明：OpenFace Model(共4个)，也可以在OneDrive中下载。分三次上传： - cen_patches_1.00_of.dat
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[机器学习] superboot-20101223.bin

说明：tiny6410 superboot 这是从光盘里拷贝出来的，按照视频操作学习，整个过程中商家给提供的开发板子还是很好用的。
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