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搜索资源列表

  1. ReND_Car_TensorLab_with_NeuralNet-源码

  2. TensorFlow神经网络实验室 神经网络研究 自述文件md在。 给出了分类问题的数据集，并使用感知器层设计分类器。 请检查markdown以及c++和python代码，以了解其工作原理。 基本Tensorflow实验室 笔记本电脑有3个问题需要您解决： 问题1：规范化功能 问题2：使用TensorFlow操作创建特征，标签，权重和偏差张量 问题3：调整学习速度，步骤数和批量大小，以实现最佳准确性 这是一个自我评估的实验室。 在比较您对解决方案的答案

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  1. pytorch_handwriting_synthesis-源码

  2. 从开创性的论文再现手写合成-使用Alex Graves的递归神经网络生成序列 训练 要使用默认参数训练无条件综合，请执行： python scr ipts/train_unconditional.py --save_path logs/unconditional 要使用默认参数训练条件综合，请执行： python scr ipts/train_conditional.py --save_path logs/conditional --seq_len 600 采样 使用ipython笔记本no

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    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：78kb
    • 提供者：weixin_42128558

  1. light-tensor-源码

  2. 张量框架（l-十） 用于快速神经网络训练和推理的低开销框架 比libtorch更快（PyTorch的C ++后端） 快速转变网络架构和超参数搜索 快速高效地推论生产 特征 自动差异化 流行的网络层类型 热门优化器 与libtorch类似的API int8量化（仅适用于线性层） Python前端即将推出 演示版 Colab笔记本演示了如何构建L张量库和运行测试 无人机动力学模拟器 基准测试 十人vs libtorch训练和推理（MNIST） 十人vs libtorch训练与自卑（语音命令）

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    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：103kb
    • 提供者：weixin_42121905

  1. Recurrent_GRF_Prediction:存储库支持“预测在上坡和下坡运行期间加速度计的连续地面反作用力-源码

  2. 预测上坡和下坡行驶期间来自加速度计的连续地面反作用力：递归神经网络解决方案 瑞安·阿尔坎塔拉（Ryan Alcantara） 该存储库包含一个示例，该示例说明了在运行过程中如何使用递归神经网络（RNN）从加速度计数据预测地面反作用力（GRF）数据。如果使用此存储库中的代码或数据，请引用相关的出版物： 储存库内容 data/ ：包含示例加速度计数据，GRF数据，条件/人口统计数据和RNN模型文件。 Train_RNN.ipynb ：笔记本示例，说明如何准备数据和训练RNN以根据加速度计数据预测G

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    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：27mb
    • 提供者：weixin_42144604

  1. Supervised-project-Electricity-Forecast--源码

  2. 蒙特利尔HEC监督项目“机器学习方法的探索：在德国电力市场中的应用” 该项目的目的是使用德国电力市场数据探索机器学习模型。这个受监督的项目是我在蒙特利尔HEC应用金融经济学理学硕士课程的一部分。 我使用的数据来自两个来源：1）ENTSOE用于电力市场数据，2）DWD用于天气数据。数据集可在GitHub上获得。 该代码以jupyter Notebook格式显示。有五个笔记本，其中包含以下型号： 普通最小二乘-用于价格和需求预测随机森林-用于需求预测XGBoost-用于需求预测Logistic回归-

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  1. micrograd:一个微型标量值的autograd引擎和一个类似PyTorch的API之上的神经网络库-源码

  2. 微毕业 微型Autograd引擎（咬一口！：））。通过类似PyTorch的API，在动态构建的DAG和位于其之上的小型神经网络库上实现反向传播（反向模式autodiff）。两者都很小，分别有大约100行和50行代码。 DAG仅在标量值上运行，因此，例如，我们将每个神经元切成其所有单独的微小加法和乘法。但是，这足以构成进行二进制分类的整个深度神经网络，如演示笔记本所示。潜在地用于教育目的。 安装 pip install micrograd 用法示例 以下是一个稍作设计的示例，显示了许多可能的受支持

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    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：105kb
    • 提供者：weixin_42121725

  1. tensorflow-w-r:具有R的TensorFlow-源码

  2. 带R的Tensorflow 内容 R笔记本 R文档，其中详细介绍了创建和部署模型的过程。 将副本发布到RStudio Connect： : 导出的Keras / Tensorflow模型 一个文件夹，其中包含在R Notebook中开发和创建的Keras神经网络模型。结果文件是Tensorflow，而不是R。主文件是 该模型也已部署到RStudio Connect，可以在以下位置找到： : 闪亮的应用 使用RStudio Connect中已部署的Keras模型作为其源的Shiny应用程

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  1. how-to-read-pytorch:通过五个colab笔记本快速，直观，原则性地介绍pytorch代码-源码

  2. 大卫关于如何阅读火炬的技巧 这五个python笔记本是对pytorch核心习语的插图说明。单击下面的命令在Colab上运行它们。 ：用于在CPU或GPU上处理n维数字数组的表示法。 ：如何获得关于任何张量输入的任何标量的导数。 ：使用自动渐变梯度更新张量参数以减少任何计算目标的方法。 ：pytorch如何表示神经网络以方便组合，训练和保存。 ：用于大型数据流的高效多线程预取。 Pytorch是一个数值库，可以非常方便地在GPU硬件上训练深度网络。它引入了一个新的编程词汇表，它比常规

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    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：575kb
    • 提供者：weixin_42102933

  1. azure-percept-advanced-development:Azure Percept DK高级主题-源码

  2. Azure Percept DK高级开发 请注意！该存储库中的体验应视为在Preview / beta中。这些经历的重要部分如有更改，恕不另行通知。此代码的任何部分都不应被认为是稳定的。尽管此设备处于公开预览状态，但是如果您正在使用这些高级体验，我们希望收到您的反馈。如果您尚未，请在使用此功能之前考虑进行以便我们可以更好地跟踪谁在使用它以及如何使用它，以便您可以对我们对这些体验所做的更改有发言权。 概述 此存储库包含使用Azure Percept DK进行高级开发的所有代码和文档。在此存储库中，

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    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：73mb
    • 提供者：weixin_42134117

  1. Spotify_Project-源码

  2. Spotify项目 概括 对于我的顶点项目，我选择解决基于歌曲属性为歌曲分配流派的问题。在这种情况下，Spotify正在考虑发布音乐，类似于SoundCloud允许用户发布内容的方式。在准备向平台添加音乐的用户时， Spotify要求一种将这些新歌曲分类到各自流派中的方法。我选择使用PyTorch构建一个多类分类模型来创建一个神经网络。来自kaggle的数据由于在目标值类型方面不平衡而受到限制。鉴于这种缺陷，我能够将基准精度提高十倍。该存储库包含与此项目有关的所有材料。 目录 文档名称 类型 描

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    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：15mb
    • 提供者：weixin_42166623

  1. MiCM-introML-W21:机器学习入门研讨会-源码

  2. MiCM-introML-W21 回购机器学习入门研讨会 会议期间的笔记本： 1-决策树 ======================== 2-人工神经网络 ======================== 3-编码竞赛： ========================

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    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：14mb
    • 提供者：weixin_42175035

  1. weather_prediction:使用递归神经网络进行温度预测建模-源码

  2. :sun_behind_cloud: 天气预报模型 概述 在该存储库中，我开发了用于温度预测的递归神经网络。 存储库的主要文件是： ：包含用于数据预处理和模型训练的核心类。 ：用于训练和评估模型的Jupyter笔记本。 作者

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  1. deeptrading:Tensorflow Jupyter笔记本的深度神经网络交易收藏-源码

  2. 深度交易 DeepTrading是Jupyter笔记本的集合。 目的是以系统化但灵活的方式组织所有必要的步骤，以基于Tensorflow软件计算和构想交易系统。 有关更多信息，请参见： 安装 如果您是黑带（BB），则“快速方式”是您的安装方式，否则请使用“详细方式”。 什么！，等等...我是黑带吗？ 好吧，如果您可以将这些Jupyter笔记本与“ Quick Way”说明一起使用，那么可以肯定，您是BB。 快速方式（黑带） 强烈建议在指定的Conda虚拟环境中运行DeepTrading。

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    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：126mb
    • 提供者：weixin_42097668

  1. What-Celebrity-are-u-源码

  2. 你是什​​么名人 ♪简介： 在本笔记本中，我们将尝试使用模式识别算法和卷积神经网络的有趣构想，以便预测可能与外层装饰图片中的人物最相似的名人。 名人照片被很好地捕获，并裁剪出了无可挑剔的正面图片，因此请确保在相同条件下上传您的图片。 我们将使用极少数的无监督学习算法（例如KMeansand主成分分析）来深入数据的核心，并提取适合我们的数据和不适合我们的数据。 此外，我们将尝试使数据适合标准的深度神经网络模型，以证明其针对CNN的失败。 同样，我们将进行漫长的调整和微调超参数以推断出最佳

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    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：14mb
    • 提供者：weixin_42125826

  1. Random-Optimization-Project-Code:CS7641关联2随机优化的代码-源码

  2. 代码位置 github： : 备份Google云端硬盘： ://drive.google.com/file/d/1fa9y3VQv30ECV1RvW4mFbRv3JLonzDs6/view usp sharing 第1部分：4种随机搜索算法 针对每个问题，该《守则》分为3个jupyter笔记本。 jupyter笔记本将common.py用于问题之间共享的常用功能 连续峰问题ContinousPeaks.ipynb-包含用于为报告的“连续峰问题”部分创建所有图形的代码 背包问题Knapsa

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  1. 神经网络笔记本-源码

  2. 神经网络笔记本 Jupyter Notebook具有神经网络的个人调查和测试功能。

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  1. 使用MTCNN的人脸检测：此存储库包含用于人脸检测的多任务级联卷积神经网络的实现-源码

  2. 使用MTCNN进行人脸检测 这是Zhang，K等人的用于面部检测的多任务级联卷积神经网络的实现。 （2016） 的代码已经从ipazc正式实施MTCNN的分叉 安装 使用requirements.txt文件安装依赖项。 pip3 install -r requirements.txt 用法 使用jupyter笔记本的来测试MTCNN的实现。 在每个步骤中，所有代码都精美地引用了知识。 输出 这是带有边界框检测和关键点的模型输出。

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  1. Neural-Network-XOR：从零开始的神经源化代码源，从头开始将模块式XOR注入夹带器-源码

  2. 多层神经网络的代码源 元素： 取消包装“ multilayerneuralnetwork”的文件： 功能：激活que que quesques功能 层：连续层的神经元层 损失：法定赔偿功能 度量标准：准确的功能定义和混淆性的定义 网络：倒装类的连续性，神经元模型的携带者，分类和分类的携带者 联合国笔记本“ MainNotebook”倾倒测试仪

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    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：30kb
    • 提供者：weixin_42128315

  1. machine-learning-nd-portfolio：机器学习工程师Nanodegree产品组合，其中包括项目及其笔记本报告-源码

  2. 机器学习工程师组合 这是一个完全可操作的机器学习项目的集合，这些项目是Udacity的，和LinkedIn学习提高了学习道路上的。 目录 深度学习 电子商务产品的价格预测 关键字：深度学习| 价格预测| CNN | 神经网络| 数据探索。 ， 。 使用电子商务站点的正式应用程序，已经生成了与产品类别相对应的历史销售数据库。 通过使用包含所有与产品及其相应价格有关的信息的数据集，可以训练一种能够预测新产品发布的最优竞争价格的算法。 进行此项目的动机是由于以下事实：电子商务公司需要全面了解价格，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：189mb
    • 提供者：weixin_42116791

  1. fastai-visual-guide：Fastai Viusal笔记本指南-源码

  2. 注意： 如果您觉得这项工作有用，请通过加注星标让其他人知道。 谢谢！ fastai 2视觉指南 视频动画支持的笔记本集合，以直观的方式解释了fastai2库中使用的不同概念。 01_data_block_pet_tutorial.ipynb：使用单个标签的端到端图像分类。 用例：Oxford-IIIT-Pet数据集 关于AI快速通道 帮助使AI /深度学习（DL）*化。 将复杂的概念分解为易于理解的部分。 通过提供有关最先进的神经网络应用程序以及面向AI / DL实践者的实用AI / DL

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