[深度学习] c3d-pretrained.z01

说明：视频识别-C3D网络 pre-train model part 1 C3D network由5个三维卷积块（包含8个三维卷积层和5个三维最大池化层）、两个全连接层和一个分类层构成。 3D ConvNets比2D ConvNets更适用于时空特征的学习； 对于3D ConvNet而言，在所有层使用3×3×3的小卷积核效果最好； 我们通过简单的线性分类器学到的特征名为C3D(Convolutional 3D)，在4个不同的基准上优于现有的方法，并在其他2个基准上与目前最好的方法相当。
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[深度学习] c3d-pretrained.zip

说明：视频识别-C3D网络 pre-train model part two： C3D network由5个三维卷积块（包含8个三维卷积层和5个三维最大池化层）、两个全连接层和一个分类层构成。 3D ConvNets比2D ConvNets更适用于时空特征的学习； 对于3D ConvNet而言，在所有层使用3×3×3的小卷积核效果最好； 我们通过简单的线性分类器学到的特征名为C3D(Convolutional 3D)，在4个不同的基准上优于现有的方法，并在其他2个基准上与目前最好的方法
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[深度学习] imdb、SST-1、SST-2、yelp-2013、yelp-2014 文本分类数据集

说明：imdb、SST-1、SST-2、yelp-2013、yelp-2014 文本分类数据集 https://github.com/JerrikEph/Capsule4TextClassification/blob/master/data/downloadDataset.md
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[深度学习] stanford-openie-models.jar

说明：StanfordCoreNLP适用于以下情形: 一个具有广泛语法分析工具集成的NLP工具包； 一种广泛应用于生产中的快速、健壮的任意文本注释器； 一个现代化的具有全面高质量的文本分析功能的、定期更新的软件包.
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[深度学习] 基于暗通道先验的图像去雾算法.zip

说明：基于何凯文博士的参考文献He K, Sun J, Tang X. Single image haze removal using dark channel prior[J]. IEEE CVPR, 2009.所写的基于暗通道先验的去雾算法matlab代码，内有代码，论文，及测试图片
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[深度学习] cuda_10.0.130_windows_network.exe

说明：windows10适用的cuda工具包，可以用于深度学习的训练，从官网可以下载,安装成功后可以用nvcc --verison查看cuda版本
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[深度学习] cifar10.py

说明：本代码实现的是使用一个经典的数据集cifar-10进行分类。该数据集包括60000张32 x 32的彩色图像，其中训练集50000张，测试集10000张。cifar-10一共标注为10类，每一类图片6000张。这10类分别是airplane(飞机)，automobile（汽车），bird（鸟），cat（猫），deer（鹿），dog（狗），frog（青蛙），horse（马），ship（船）和truck（卡车），其中没有任何的重叠情况，即airplane只包括飞机，automobile只包括小型汽车
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[深度学习] 基于卷积神经网络的复杂网络加密流量识别.pdf

说明：通信中的流量识别工作将直接影响网络管理整体效率. 针对复杂网络中的加密流量识别问题,结合网络流 量与文本结构相似性,提出一种基于卷积神经网络的优化识别模型. 综合考虑数据包的多样性,对原始网络数据进 行预处理,以保证算法输入数据结构的一致性. 同时,算法增加卷积操作,以提高模型特征提取效率. 仿真结果表 明,提出的卷积神经网络模型在复杂网络环境中,加密流量的服务识别与应用识别都有较高准确率. 关键词:流量识别;复杂网络;加密;卷积神经网络;预处理;特征提取
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[深度学习] 基于多模态神经网络及规则算法的智能作曲研究.pdf

说明：ＧＡＮ 和 ＶＡＥ 结合深度学习网络进行基于音乐理论规则的智能音乐生成ꎬ探索智能生成音乐的算 法ꎮ 与传统的算法作曲不同ꎬ不需要手动的添加复杂的规则ꎬ而是通过训练初始音乐集、对乐曲集进行评估筛选ꎬ 最后通过 ＲＶＡＥ － ＧＡＮ 神经网络生成音乐ꎮ 通过适应度函数计算乐曲一系列特征的加权和ꎬ如音高和节奏的分 布ꎬ也可以计算与特定乐曲集之间的距离等一系列乐理理论规则ꎮ 在此基础上ꎬ采用半监督算法形成和弦结构模 型ꎬ结合乐曲的特征提取ꎬ研究并提出基于 ＧＡＮ 对抗生成网络和 ＶＡＥ 网络结合
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[深度学习] 【最新版】Netron-4.0.4-mac.zip【亲测可用】最好的用于神经网络，深度学习和机器学习模型的可视化工具

说明：Netron是神经网络，深度学习和机器学习模型的查看者。 Netron支持ONNX （ .onnx ， .pb ， .pbtxt ）， .pbtxt （ .h5 ， .keras ）， Core ML （ .mlmodel ）， Caffe （ .caffemodel ， .prototxt ）， Caffe2 （ predict_net.pb ， predict_net.pbtxt ）， Darknet （ .cfg ）， MXNet （ .model ， -symbol.json ），
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[深度学习] Q-learning-master.zip

说明：Q学习 强化学习是做出最佳决策的科学。它可以帮助我们制定活的物种所表现出的奖励动机行为。比方说，你想让一个孩子坐下来学习考试。要做到这一点非常困难，但是如果每次完成一章/主题时都给他一块巧克力，他就会明白，如果他继续学习，他会得到更多的巧克力棒。所以他会有一些学习考试的动机。
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[深度学习] 人工智能技术的未来发展方向.doc

说明：尽管深度学习已经在人工智能领域做出重大贡献，但这项技术本身仍存在一项缺陷：需要大量数据的加持。深度学习领域的先驱者乃至批评者已经就此达成共识——事实上，正是由于可用数据量有限加上处理大规模数据的计算能力不足，才导致深度学习直到最近几年才成为AI层面的前沿技术。
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