人工智能下载,深度学习下载列表第921页

[深度学习] 立体四子棋的深度学习算法实践

说明：参考资料，https://zhuanlan.zhihu.com/p/32089487，本实现参考借鉴了该资源，本实现的立体四子棋为落子无限制版的立体四子棋(qubic),落子有限制版的立体四子棋必须先下下层的棋子，上层的相关棋子才能继续落子，经过将近4700次的训练，ai水平已经不错了，模型为best_policy.model，python human_play.py即可对战。训练使用python train.py, 如果从0开始训练，请将train.py里的最后部分不加载模型
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[深度学习] 风格迁移keras源码

说明：风格迁移keras源码，Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution的源码实现，Theano version
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[深度学习] A3C-PyTorch-master

说明：应用Pytorch平台的深度学习算法和实现该算法的python程序
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[深度学习] ISDE+ Matlab Code

说明：多目标算法中用于环境选择的指标。修改与MODE一起使用的SDE指标
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[深度学习] TSN介绍ppt

说明：自己总结的Temporal Segment Network（TSN）用到的技术，是现阶段较好的行为识别方法，希望和大神多交流
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[深度学习] 可解释人工智能文献综述论文-2019-Explanation in Human-AI Systems

说明： This Report is an expansion of a previous Report on the DARPA XAI Program, which was titled "Literature Review and Integration of Key Ideas for Explainable AI," and was dated February 2018. This new version integrates nearly 200 additional reference
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[深度学习] Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network

说明：提出了一种新颖的连接文本提议网络（CTPN），它能够准确定位自然图像中的文本行。CTPN直接在卷积特征映射中的一系列细粒度文本提议中检测文本行。我们开发了一个垂直锚点机制，联合预测每个固定宽度提议的位置和文本/非文本分数，大大提高了定位精度。序列提议通过循环神经网络自然地连接起来，该网络无缝地结合到卷积网络中，从而形成端到端的可训练模型。这使得CTPN可以探索丰富的图像上下文信息，使其能够检测极其模糊的文本。CTPN在多尺度和多语言文本上可靠地工作，而不需要进一步的后处理，脱离了以前的自底向上
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[深度学习] 2019最新pytorch教程

说明：这本书面向数据科学家、自然语言处理工程师、人工智能解决方案开发人员、从事图形计算框架的现有从业人员以及图论研究人员。这本书主要讲解张量（Tensor）的基础知识、计算、执行基于算术的运算、矩阵代数和使用PyTorch框架的基于统计分布式运算。
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