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人工智能下载,深度学习下载列表 第1054页

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[深度学习] 架空线路巡线机器人及算法

说明: 此为架空线路巡线机器人的文档资料,介绍了机器人的机械结构,以及运动的方式及控制算法
<weixin_43725592> 上传 | 大小:941kb

[深度学习] Applied Deep Learning with Python

说明: A hands-on guide to deep learning that’s filled with intuitive explanations and engaging practical examples Key Features Designed to iteratively develop the skills of Python users who don’t have a data science background Covers the key foundational
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[深度学习] knn算法knn算法knn算法

说明: 邻近算法,或者说K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。 kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 kNN方法在类别决策时,只与极少量的相邻样本有关。由于kNN方法
<meytopia8023> 上传 | 大小:723kb

[深度学习] YOLO论文翻译

说明: yolo paper逐行翻译,有中英文对照,翻译几乎没有错误,小组共同翻译,龚大家学习,谢谢!包含yolo v1,yolo v2 ,yolo v3
<wangwei_5201314> 上传 | 大小:10mb

[深度学习] 基于tensorflow的二分类的python实现(注释超详细!)

说明: 使用tensorflow实现的神经网络二分类,数据集为糖尿病化验数据,其中前八列为特征,第九列为期望结果,准准确率81.75%,内有详细的代码注解,适合新手学习使用
<fang_2018> 上传 | 大小:12kb

[深度学习] Scalable Modified Kneser-Ney Language Model Estimation语言模型PPT

说明: 统计语言模型工具有比较多的选择,目前使用比较好的有srilm及kenlm,其中kenlm比srilm晚出来,训练速度也更快,而且支持单机大数据的训练。现在介绍一下kenlm的使用方法。
<hhtnan> 上传 | 大小:270kb

[深度学习] 批量文件重命名软件,网络训练图像样本重命名必备

说明: 神经网络训练对图像样本名有要求,本软件能够简单实现批量重命名操作。
<wzy609535173> 上传 | 大小:592kb

[深度学习] YoloV3_Model_for_Kitti

说明: YoloV3 Model for Kitti Data Set 初步训练的模型,可以作为预训练权重
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[深度学习] imdb.npz reuters.npz boston_housing.npz

说明: 包含Keras数据集: imdb.npz/reuters.npz/boston_housing.npz
<weixin_40710519> 上传 | 大小:18mb

[深度学习] GX仿真软件

说明: 很好用的仿真软件,大家可以试试,我一直在用,适合初学者,没有PLC的人仿真练习
<qq_43070057> 上传 | 大小:22mb

[深度学习] pointwise 卷积神经网路

说明: pointwise 卷积神经网路 CVPR2018 Deep learning with 3D data such as reconstructed point clouds and CAD models has received great research inter- ests recently. However, the capability of using point clouds with convolutional neural network has been so far
<you62580> 上传 | 大小:7mb

[深度学习] GAN对抗式生成网络的应用:从图片上生成诗歌

说明: Automatic generation of natural language from images has attracted extensive attention. In this paper, we take one step further to investigate generation of poetic language (with multiple lines) to an image for automatic poetry creation.
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