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  1. 深度学习网络(deep learning)matlab工具箱

  2. 深度学习网络matlab工具包,包含深度信度网络dbn,卷积网络cnn,sae(stacked auto-encoders),cae(Convolutional auto-encoders)等实现。 ================================================================ Directories included in the toolbox ----------------------------------- `NN/` - A li
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    • 发布日期:2013-01-24
    • 文件大小:14mb
    • 提供者:qiuyuwuming
  1. 深度学习网络(deep learning network)matlab工具包

  2. 深度学习网络matlab工具包 Directories included in the toolbox ----------------------------------- `NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks `CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks `DBN/` - A library for Deep Belief Network
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    • 发布日期:2013-01-24
    • 文件大小:14mb
    • 提供者:qiuyuwuming
  1. 深度学习caffe–手写字体识别例程(二)—— get_mnist.sh脚本文件详解

  2. 在《深度学习caffe–手写字体识别例程(一)》中,我们进行了手写字体识别例程的演练,其中第一步就是用get_mnist.sh脚本文件来获取mnist数据集,这篇文章我们来研究一下这个脚本文件到底做了什么。我们在caffe根目录下的data/mnist/目录下可以找到这个脚本文件,源码如下所示。 #!/usr/bin/env sh # This scr ipts downloads the mnist data and unzips it. DIR=$( cd $(dirname $0) ;
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    • 发布日期:2021-01-06
    • 文件大小:43kb
    • 提供者:weixin_38607282
  1. Benchmarking_splice_prediction_tools:基于深度学习的剪接预测工具的基准测试分析脚本,用于使用功能性剪接方法对未知重要性的变体进行分类-源码

  2. 基准熔接预测工具 该存储库包含用于分析手稿“使用功能性拼接分析对深度学习拼接预测工具进行基准测试”的脚本。 用于分析的所有变体和剪接预测分数都包含在variant_scores.xlsx 。数据集是: ABCA4 NCSS(非规范剪接位点)变体 ABCA4 DI(深度内含子)变体 MYBPC3 NCSS变体 分析脚本 analysis_variants.py 此脚本提供有关数据集中的变体的信息: 变体数量: 非剪接改变变体的数量 剪接变体的数量 位于剪接供体位点(SDS)附近的变体数量 SDS
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  1. overboard:纯Python仪表板,用于监控深度学习实验(例如,用于PyTorchMXNet等的TensorBoard,无需浏览器)-源码

  2. 机载 纯Python仪表板,用于监视深度学习实验(如用于PyTorch / MXNet /等的TensorBoard,无需浏览器) 特征 自动在目录树中发现新实验,并实时更新图 完全响应的本机应用程序,不涉及复杂的Python-Javascr ipt桥或浏览器 使用鼠标以交互方式可视化张量(激活,过滤器)(缩放/平移) 使用MatPlotLib完全可自定义的图。看看您的网络真正在做什么! 快速记录和过程外绘图。不要减慢训练速度以拥有精美的图表 轻松远程监控实验(例如,在基于SSH的群集中) 安装
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  1. seismic_deep_learning:几个Python脚本使用深度学习从地球物理图像中提取地质结构-源码

  2. 深度学习的3D地震解释:简介 在这里,我们将分享使用深度学习来解释2D和/或3D地震反射数据中的地质结构(例如,断层,盐体和层位)的代码,教程和示例。 您可以在我们的上找到一些视觉示例,并在我们的找到更多技术细节。 首先,您不需要任何特殊的硬件,软件,数据或经验,只需一点时间。 查看 。 讲解 盐 本教程将向您展示如何使用2-D卷积神经网络在二维地震图像中映射盐,以进行像素分类。 本教程描述了如何使用U-Net类型卷积神经网络加快映射速度。 缺点 本教程将向您展示如何在3D地震体中绘制
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    • 发布日期:2021-03-16
    • 文件大小:26mb
    • 提供者:weixin_42128558
  1. DL_in_VS_review:虚拟筛选中的深度学习,评论-源码

  2. 虚拟筛选中的深度学习:最新应用程序和发展 审查 塔莉亚·金伯(Talia B.Kimber) 陈永辉 安德里亚·沃尔卡默(Andrea Volkamer) 内容 该存储库提供 产生所有子图的代码(以编程方式生成),以及 审查中的最终数字。 文件夹image_generation包含以下信息: 配体编码:用于生成配体编码示例的脚本 complex_encoding:生成复杂编码示例的脚本 review_images:组成的评论数字 在查看更多我们的工作。 conda安装 创建一个conda环
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  1. handwritten-character-recognition:这是一个可识别手写字符的深度学习AI系统,在这里我使用chars74k数据集来训练模型-源码

  2. 手写字符识别 这是一个可识别手写字符的深度学习AI系统,在这里我使用chars74k数据集来训练模型 先决条件: Python 水蟒 点子 虚拟环境 从下载手写数据集 每个班级只有55个样本,因此我编写了脚本来创建具有不同背景色的重复图像。 克隆此存储库并使用以下命令创建virtualenv virtualenv venv source venv/bin/activate 导航到克隆目录 pip install -r requirements.txt 为数据集创建重复图像 python
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    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:124kb
    • 提供者:weixin_42100971
  1. COVIDFaceMaskProject:我的github存储库,其中包含用于训练和构建面罩检测深度学习分类器的python脚本-源码

  2. COVIDFaceMaskProject:我的github存储库,其中包含用于训练和构建面罩检测深度学习分类器的python脚本
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    • 发布日期:2021-03-09
    • 文件大小:64mb
    • 提供者:weixin_42160278
  1. AutoDL-Projects:在PyTorch中实现的自动化深度学习算法-源码

  2. 自动化深度学习项目(AutoDL-Projects)是一个开源,轻量级但对所有人有用的项目。 该项目实施了几种神经体系结构搜索(NAS)和超参数优化(HPO)算法。中文介绍见 谁应该考虑使用AutoDL-Projects 想要尝试不同AutoDL算法的初学者 想要尝试使用AutoDL调查AutoDL是否适用于您的项目的工程师 想要轻松实现和尝试新的AutoDL算法的研究人员。 我们为什么要使用AutoDL-Projects 简单的库依赖 所有算法都在同一代码库中 主动维护 AutoDL-
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    • 发布日期:2021-03-07
    • 文件大小:1002kb
    • 提供者:weixin_42099814
  1. 深度学习解剖:云上深度学习项目的集合-源码

  2. 深度学习解剖 全面的深度学习项目目录,其中包含使用Pytorch和TensorFlow2.0框架实施的项目的复杂细节。 项目摘要 一个渐进式Web应用程序,其中包含我在随后的时间表中从事的所有深度学习项目。 在每个项目完成之后,将动态收集,组织和字节编码该特定问题陈述的深度学习模型所独有的所有元数据,以建立该项目的参数,以供将来参考和更好地理解该项目。 然后,来自文件的组织信息将被访问并呈现在部署在云上的Web应用程序上,任何人都可以简短地吸收实现背后的概念。 该应用程序还将包括一个部分,以允
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    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:108mb
    • 提供者:weixin_42123456
  1. 神经增强:使用深度学习的图像超分辨率-源码

  2. 神经增强 示例1 —旧站:以24位高清,CC-BY-SA siv-athens。 如果可以使用CSI实验室的技术提高照片的分辨率,该怎么办? 由于深度学习和#NeuralEnhance ,现在可以训练神经网络以2倍甚至4倍放大图像。 通过增加神经元数量或使用类似于低分辨率图像的数据集进行训练,您将获得更好的结果。 抓住? 神经网络根据来自示例图像的训练使细节产生幻觉。 它无法像高清图像那样完全重建您的照片。 这只有在好莱坞才有可能-但是将深度学习用作“ Creative AI”就可以了
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  1. 机器学习-深度学习-源码

  2. 机器学习-深度学习 安装JupyterNoteBook 转到应用程序数据>>本地>>程序>> python >>脚本 在该位置打开CMD pip insatll jupyter 安装后写jupyter笔记本 使用Google Colab 去合作 在colab中启动新的Notebook导入文件 from google.colab import files files.upload() 项目 : 预处理:Count Vectorizer ML
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  1. 电视脚本生成:在Udacity深度学习纳米学位计划下,实现循环神经网络(RNN)以生成Seinfeld电视脚本!-源码

  2. 电视剧本生成 :television: :sparkles: 在Udacity深度学习纳米学位计划下实施循环神经网络(RNN)以生成Seinfeld电视剧本! 示范影片 :film_frames: :backhand_index_pointing_down: 请访问
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  1. 机器人群系统识别的深度学习模型-源码

  2. 机器人群系统识别的深度学习模型 / Datasets python脚本,可生成我们在python上模拟的数据的csv文件 / NonDeepLearning基线线性回归和SINDy模型 / DeepLearningBaseline RNN,CNN和MLP。 / AdvancedDeepLearningMethod NeuralODE
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    • 发布日期:2021-02-17
    • 文件大小:19mb
    • 提供者:weixin_42118701
  1. 项目电视脚本生成:通过Udacity的深度学习纳米学位课程完成的电视脚本生成项目-源码

  2. 电视脚本生成 使用递归神经网络完成的Udacity深度学习纳米电视脚本生成项目 项目说明 指示 克隆存储库并导航到下载的文件夹。 git clone https://github.com/HectorBudielE/udacity-tv-scr ipt-generation.git cd udacity-tv-scr ipt-generation 克隆后,访问jupyter笔记本以继续 细节 使用RNN进行训练可能需要一段时间,因此,如果不想降低RNN的复杂性,可以使用GPU来减少运行时间。
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  1. mt_dpcr:几何深度学习在点云还原中的应用:硕士论文代码库-源码

  2. 几何深度学习在点云恢复中的应用 该存储库用作我的硕士论文的代码库。 注意::所提供的代码仍处于开发阶段,可能会不稳定。 要求包括 CUDA 10.1 的Python 3.6.2 PyTorch 1.5.1(!) 脾气暴躁的1.16.4 安装与常规 所有脚本都应在/mt_dpcr根文件夹中运行。 一种。 克隆 克隆存储库: git clone https://github.com/AikoP/mt_dpcr cd dpcr b。 资料产生 首选方法是将路径添加到utils/generat
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    • 发布日期:2021-02-14
    • 文件大小:123mb
    • 提供者:weixin_42177768
  1. 深度学习:一个由几个端到端脚本和用于运行ANN的笔记本组成的仓库-源码

  2. 深度学习存储库 一个由几个端到端脚本和运行ANN的笔记本组成的仓库
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    • 发布日期:2021-02-14
    • 文件大小:108kb
    • 提供者:weixin_42131633
  1. deep-learning-projects:Python和R中的深度学习脚本集合-源码

  2. 欢迎来到GitHub Pages 您可以使用的来维护和预览Markdown文件中网站的内容。 每当您提交到该存储库时,GitHub Pages都会运行从Markdown文件中的内容重建站点中的页面。 降价促销 Markdown是一种轻巧且易于使用的语法,可用于样式化您的文字。 它包括以下约定 Syntax highlighted code block # Header 1 ## Header 2 ### Header 3 - Bulleted - List 1. Numbered 2. Li
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    • 发布日期:2021-02-14
    • 文件大小:225mb
    • 提供者:weixin_42123296
  1. DL_tutorial:使用Keras进行Python深度学习的简短介绍-源码

  2. 这项工作正在进行中 深度学习教程 本教程简要介绍了人工神经网络在分类任务中的应用。 建立 简单的方法 git clone https://github.com/TimRepke/DL_tutorial.git cd DL_tutorial chmod +x init/init.sh ./init/init.sh source venv/bin/activate jupyter notebook 在Linux上时,可以运行init/init.sh一个init bash脚本。 如果您不想使用虚拟环
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-12
    • 文件大小:434kb
    • 提供者:weixin_42160645
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