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搜索资源列表

  1. Estimation of Dependences Based on Empirical Data

  2. Twenty-five years have passed since the publication of the Russian version of the book Estimation of Dependencies Based on Empirical Data (EDBED for short). Twentyfive years is a long period of time. During these years many things have happened. Loo

  3. 所属分类：C++

  1. DJVU文件阅读器

  2. DjVu（读作déjà vu）是一种计算机文件格式，主要用于存储扫描的文档。这种格式的特色包括图像分层、渐进载入、算术编码、对二进制图像进行有损压缩，从而以较小的空间，存放高质量的可读图像。 渐进载入使得DjVu适合于应用于因特网。DjVu对于大部分的扫描文档，表现都优于PDF，故被作为PDF的替代品来进行推广。这种格式已经在文件共享网络中，被广泛使用于分发数学书籍。跟PDF类似，DjVu也可以包含光学文字识别的文本层，这样就可以使用复制与粘贴操作。 DjVu技术最初由AT&T实验室的Yann

  3. 所属分类：电子商务

    • 发布日期：2012-11-21
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：licaocao

  1. Feature engineering

  2. 介绍特征工程的重要性及一些常用方法。slide结尾提到Handcrafted features、Multilayer features、Multitask/multilayer features

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-08-06
    • 文件大小：388kb
    • 提供者：pandasasa

  1. Algorithms for hyper-parameter optimization

  2. Algorithms for hyper-parameter optimization.pdf，讲述贝叶斯算法的TPE过程的专业论文The contribution of this work is two novel strategies for approximating f by modeling H: a hier archical Gaussian Process and a tree-structured parzen estimator. These are described in

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-03
    • 文件大小：268kb
    • 提供者：yangtao_whut

  1. RSVM-源码

  2. RSVM 该源代码是根据以下算法进行编程的： R. Collobert，F.Sinz，J.Weston，L.Bottou，“采用凸性实现可伸缩性”，Proc。 23th Int。 Conf。 马赫Learn。，2006年，第201-208页。 如果您使用该代码进行研究，请在本文中功劳。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：34kb
    • 提供者：weixin_42172572

  1. DCGAN：深入了解卷积生成对抗网络-源码

  2. DCGAN DCGAN是深度卷积生成对抗网络。 DCGAN由彼此相对的两个神经网络组成。 生成器神经网络学习创建看起来真实的图像，而鉴别器学习识别伪造的图像。 随着时间的流逝，图像开始越来越像训练输入。 图像以随机噪声开始，并且随着时间的推移越来越类似于手写数字。 下面的gif显示了100个训练纪元： [1] Goodfellow，Ian等。 “生成对抗网络。” 神经信息处理系统的进步。 2014.（全文： : ） [2] Radford，Alec，Luke Metz和Soumith

  3. 所属分类：其它

  1. 机器学习论文-源码

  2. 机器学习论文 卷积神经网络 Yann LeCun，Leon Bottou，Yoshua Bengio和Patrick Haffner着 评论适用于手写字符识别的各种方法，并将它们与标准手写数字识别任务进行比较。 Alex Krizhevsky，Ilya Sutskever和Geoffrey E.Hinton 在ImageNet 2010上训练 新功能： 鲁鲁 在多个GPU上训练 本地响应规范化 重叠池 s = 2 z = 3 难以适应 最大化多项式逻辑回归目标 凯伦·西蒙扬（Karen S

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