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搜索资源列表

  1. 深度学习模型图难画论文难中

  2. 现在搞AI研究写论文，其中论文里的框架图模型图很是考验你画图的能力，不费一番心思功夫，怎能画出一个入得Reviewer法眼的图，论文也不大好中，很是发愁。好消息来了，elvis介绍了有个ML visual的利器，提供一份32页的PPT模型图素材，你在上面可以直接使用画出你要的机器学习深度学习模型图，再也不用担心画图了！

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-18
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：syp_net

  1. 深度学习模型在对撞机中寻找新物理时的可移植性

  2. 在这项工作中，我们评估了深度学习模型的可移植性，以检测超出标准模型的信号。 为此，我们在三种不同的信号模型上训练了深度神经网络：通过改变风味的中性电流产生 t Z ，成对产生类似矢量的 T -夸克通过标准模型胶子聚变和在3个质量点（1、1.2和1.4 TeV）的重胶子衰变中发生夸克。 这些网络使用 t 进行了训练

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-20
    • 文件大小：645kb
    • 提供者：weixin_38733245

  1. Python-简化使用Keras构建和训练深度学习模型的项目模板

  2. 简化使用Keras构建和训练深度学习模型的项目模板

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-10
    • 文件大小：87kb
    • 提供者：weixin_39840515

  1. U-Net深度学习模型对DCE-MRI上乳腺肿块自动分割和定位的准确性分析

  2. :训练U-Net 深度学习模型对乳腺动态增强磁共振图像(DCE-MRI)上乳腺肿块进行 自动分割、定位和体积测量,并将结果自动导入结构化报告中,探讨其植入临床工作流程的可行性,旨在提高诊断效率和效能

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-09-22
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：pqu2pqu3

  1. 深度学习模型压缩技术的落地实践与创新.pdf

  2. 深度学习模型压缩技术的落地实践与创新度报告.pdf ，是非常全非常深度的报告，干货满满，非常值得学习与研究，推荐相关人员深入学习。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-09-21
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：u010736573

  1. 深度学习模型结构查看工具 Netron-setup

  2. 深度学习模型结构可视化神器——Netron(支持tf, caffe, keras,mxnet等多种框架).

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-11-04
    • 文件大小：54mb
    • 提供者：wangzsh187

  1. 深度学习模型训练的优化

  2. MIT版深度学习第8章 深度学习模型训练的优化 ，介绍各种优化算法：随机梯度下降算法，动量算法，自适应学习率的优化算法

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-11-04
    • 文件大小：26mb
    • 提供者：baidu_35560935

  1. 深度学习模型终端环境自适应方法研究

  2. 随着人工智能和物联网的快速发展与融合, 智能物联网AIoT 正成长为一个极具前景的新兴前 沿领域, 其中深度学习模型的终端运行是其主要特征之一。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-11-13
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：syp_net

  1. 各种AI模型拿来就能用！五大深度学习模型库大盘点

  2. 乾明 编辑整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 你知道PyTorch Hub吗？ 这个Facebook的深度学习模型库，一问世就引发了巨大关注。 因为它太强了： ResNet、BERT、GPT、VGG、PGAN、MobileNet等深度学习领域的经典模型，只需输入一行代码，就能一键调用。 不过，人工智能领域，这样的模型库不仅仅只有PyTorch Hub一个，还有其他4个（来自爱可可-爱生活）： TensorFlow Hub、TensorFlow Models、Model Zoo、Mode

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：344kb
    • 提供者：weixin_38681147

  1. dl_inference:通用深度学习推理服务，可在生产环境中快速上线由TensorFlow，PyTorch，Caffe框架训练出的深度学习模型-源码

  2. 通用深度学习推理服务 可在生产环境中快速上线由TensorFlow，PyTorch，Caffe框架训练出的深度学习模型。 dl_inference是58同城推出的通用深度学习推理服务，使用dl_inference只需将模型文件放在指定目录然后启动服务就可以进行推理请求调用。dl_inference当前支持TensorFlow，PyTorch和Caffe模型，提供GPU和CPU两种布置方式，并且实现了模型多例程部署时的负载均衡策略，支持线上海量推理请求。 dl_inference具备的功能如下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：806kb
    • 提供者：weixin_42106357

  1. deploy-carbrad-prediction:使用转移学习（resnet50），flask和heroku进行深度学习模型部署-源码

  2. 部署预测 使用转移学习（resnet50），flask和heroku进行深度学习模型部署 汽车品牌预测 使用Keras汽车品牌分类转移学习VGG 16和VGG 19火车数据和测试数据火车数据包含-3个品牌汽车-audi，lamborghini，mercedes类，每个文件夹包含audi-20张图像；兰博基尼-19辆;奔驰-25 测试数据由-audi-9组成；兰博基尼-30;奔驰-19 什么是转学 转移学习是机器学习中的一个研究问题，其重点是存储在解决一个问题并将其应用于其他但相关的问题时获得的知

  3. 所属分类：其它

  1. Tech_Aarticle:深度学习模型在各大公司实战落地细节解读：主要是通过阅读各种实战文章，梳理模型落地的工程细节，涉及到搜索推荐自然语言处理-源码

  2. 深度学习模型实战-深度学习模型在各大公司实际生产环境的应用讲解文章 微信公众号：NLP从入门到放弃 建这个仓库的是因为工作之后发现生产环境中应用的模型需要做到速度和效果的平衡，并不是越复杂越好。所以一味的追求新的模型效果不大（并非不追，也要多看新东西）。学到模型最终是要用，而且要用好，于是就建了这么个仓库，积累一下深度学习模型在各个公司中的应用以及细节，这样在自己的工作中可以做到这一点。主要是罗列一些各大公司分享的文章，涉及到搜索/推荐/自然语言处理（NLP），持续更新... 最近更新文章 因为

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：152kb
    • 提供者：weixin_42178688

  1. spine-model:深度学习模型-源码

  2. spine-model:深度学习模型

  3. 所属分类：其它

  1. 基于图像生成的深度学习模型的可视化

  2. 中国，北京，（论文编号37，EI收录源）本文介绍了基于图像生成的深度学习模型的可视化。 引入了一种方法，以可视化的方式（即通过图像生成的过程）来展示深度学习模型的强大功能。 本文将讨论如何调整深度学习模型的参数，包括隐藏层数和每个隐藏层上的神经元数量，以提高深度学习模型的性能。 实验表明，深度神经网络比浅层神经网络要好得多，即使后者在单个隐藏层中也比前者具有更多的神经元，这肯定了深度学习模型的含义。 预计提出的深度学习模型将为图像识别和图像恢复以及超分辨率任务做出贡献。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：385kb
    • 提供者：weixin_38720402

  1. Driver-Drowsiness-Detection-System-:睡意检测是一项安全技术，可以防止由于驾驶员在驾驶中入睡而导致的事故。 在此Python项目中，OpenCV用于收集网络摄像头中的图像并将其输入到深度学习模型中，该模型对

  2. Driver-Drowsiness-Detection-System-:睡意检测是一项安全技术，可以防止由于驾驶员在驾驶中入睡而导致的事故。 在此Python项目中，OpenCV用于收集网络摄像头中的图像并将其输入到深度学习模型中，该模型对人的眼睛是“睁开”还是“闭合”进行分类

  3. 所属分类：其它

  1. 裴健等发布首篇「深度学习模型复杂性」综述论文

  2. 本文对深度学习中模型复杂性的最新研究进行了系统的综述。深度学习的模型复杂度可分为表达能力和有效模型复杂度。从模型框架、模型规模、优化过程和数据复杂性四个方面回顾了现有的研究成果。我们还讨论了深度学习模型复杂性的应用，包括理解模型泛化能力、模型优化、模型选择和设计。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：syp_net

  1. TensorDash:TensorDash是一个应用程序，可让您远程监控深度学习模型的指标并在模型训练完成或崩溃时通知您-源码

  2. TensorDash TensorDash是一个应用程序，可让您远程监视深度学习模型的指标，并在模型训练完成或崩溃时通知您。 为什么选择Tensordash？ 实时观看您的模型火车。 支持所有主要的深度学习框架。 远程获取有关培训和验证指标的详细信息。 当您的模型完成训练或崩溃时得到通知。 获取有关模型指标的详细图表。 安装 安装Python包 有两种安装tensordash的方法： 从PyPI安装tensordash（推荐）： 注意：这些安装步骤假定您在Linux或Mac环境

  3. 所属分类：其它

  1. 一种基于联合深度学习模型的情感分类方法

  2. 一种基于联合深度学习模型的情感分类方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：618kb
    • 提供者：weixin_38729685

  1. Evaluation-of-Complexity-Measures-for-Deep-Learning-Generalization-in-Medical-Image-Analysis:通过医学图像上的深度学习模型报告复杂性度量与泛化性能之

  2. 医学图像分析中深度学习泛化的复杂性评估方法 此存储库中的代码基于我们的经验研究，该研究调查了针对乳房超声图像的监督深度学习分类器的复杂性度量与泛化能力之间的相关性。 该研究进行了。 用于医学图像分析的深度学习模型的性能通常会因使用不同设备收集的图像而下降，这些设备用于数据采集，设备设置或患者人群。 更好地理解新图像的泛化能力对于临床医生在深度学习中的可信度至关重要。 尽管近来已经进行了大量研究工作以建立泛化界限和复杂性度量，但是，预测的和实际的泛化性能之间通常仍然存在显着差异。 此外，相关的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：20mb
    • 提供者：weixin_42144199

  1. Face-Mask-Detection:该项目使用的是不戴口罩的不同人的图像数据集。 然后将其用于使用SSD创建深度学习模型并检查准确性和验证分数-源码

  2. 面膜检测 该项目使用的是不戴口罩的不同人的图像数据集。 然后将其用于创建深度学习模型，并检查准确性和验证分数。 什么是SSD？ ！[SSD架构]（ ） SSD代表Single Shot Multibox Detector。 它是一种用于使用单个深度神经网络检测图像中对象的技术。 基本上，它用于图像中的对象检测。 通过使用VGG-16体系结构的基本体系结构，SSD能够在速度和准确性方面胜过YOLO和Faster R-CNN等其他对象检测器。 下图给出了SSD的体系结构。 从头开始训练SSD模

  3. 所属分类：其它

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