F君的界外科學 在 2019-11-06 22:18:34 上傳
說明:無監督的cotraining的matlab版本添加介紹
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nadryn 在 2019-11-06 17:39:34 上傳
說明:深度學習人工智能神經網絡的旅行商問題求解源碼
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nadryn 在 2019-11-06 17:37:20 上傳
說明:人工智能深度學習神經網絡中的遺傳算法學習源碼
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惜愛1995 在 2019-11-06 15:09:57 上傳
說明:最基本cnn運行代碼,實現相關cnn神經網絡圖像識別功能
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Torschlusspanik 在 2019-11-06 11:04:27 上傳
說明:吳恩達機器學習編程練習machine-learning-ex2
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xingfu1223 在 2019-11-06 09:06:08 上傳
說明:Fast R-CNN是在R-CNN的基礎上進行的改進,大致框架是一致的。總體而言,Fast R-CNN相對于R-CNN而言,主要提出了三個改進策略: 1. 提出了RoIPooling,避免了對提取的region proposals進行縮放到224x224,然后經過pre-trained CNN進行檢測的步驟,加速了整個網絡的learning與inference過程,這個是巨大的改進,并且RoIPooling是可導的,因此使得整個網絡可以實現end-to-end learning,這個可以認為是Fast R-CNN相對于R-CNN最大的改進之處。 2. 采用了Multi-task loss進行邊框回歸,這個在R-CNN中也有這方面的實驗。 3. 利用了截斷的奇異值分解(Truncated SVD for faster detection)加速了網絡。
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yzfqh19950307 在 2019-11-05 16:57:26 上傳
說明:是alexnet的代碼,新人剛入門,用于學習中,大家互相幫助。
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nijn 在 2019-11-05 16:32:50 上傳
說明:基于隨機梯度下降算法改進,得到一個新的隨機平均梯度下降。
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nijn 在 2019-11-05 16:25:35 上傳
說明:基于多類注意區域約束的細粒度圖像識別算法。
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hahazzz 在 2019-11-05 15:58:58 上傳
說明:決策樹,用于分類算法和惡意流量入侵檢測都有很大的幫助。可以進一步與隨機森林算法相結合
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小小蘇/ 在 2019-11-05 15:21:42 上傳
說明:概率神經網絡進行變壓器故障診斷,有代碼,運行情況挺好
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劉能旺 在 2019-11-05 15:06:55 上傳
說明:神經網絡原理介紹,對于學習神經網絡有巨大幫助。
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低聲 在 2019-11-05 12:47:18 上傳
說明:使用BP神經網絡非線性分類,實現多維度分類,本例子為鳶尾花分類。
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[email protected] 在 2019-11-05 10:46:03 上傳
說明:該程序實現了多個移動機器人的編隊控制及其避障。
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別看了 在 2019-11-05 09:57:42 上傳
說明:利用全連接神經網絡實現旋轉機械軸承故障分類
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chewfy 在 2019-11-04 21:41:34 上傳
說明:本算法針對運動想象的腦電數據,進行預處理并后續用分類器做分類。 該實驗所用的的腦電特征提取方法主要是csp空間濾波,并后續用FLDA來進行特征分類。最終得到較好的效果
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[email protected] 在 2019-11-04 20:25:56 上傳
說明:在tensorflow框架下,使用卷積神經網絡識別手寫數字。
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喝醉酒的貓 在 2019-11-04 19:59:50 上傳
說明:基于MATLAB的人工神經網絡學習,內涵代碼和案例數據
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何小荷 在 2019-11-04 15:54:11 上傳
說明:包含人臉圖片樣例,利用主成分分析算法進行人臉識別
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hyn 在 2019-11-04 12:07:48 上傳
說明:人工智能:一種現代的方法。本書是最權威,最經典的人工智能教材
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劉謀 在 2019-11-03 16:03:41 上傳
說明:BP神經網絡的簡單實現分類的問題,具體的代碼請看實際代碼,下載代碼后直接運行即可
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wxl135164 在 2019-11-02 23:05:14 上傳
說明:用于情感分析的語料,分為正面和負面,較短,評論分析
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大慧慧 在 2019-11-02 15:23:41 上傳
說明:利用貝葉斯分類器的原理,對0-9手寫數字進行識別
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深海航行 在 2019-11-02 08:36:41 上傳
說明:這是基于python的一種扔只能算法,VGG
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atefe17 在 2019-11-02 04:41:39 上傳
說明:Sums of radial basis functions are typically used to approximate given functions. This approximation process can also be interpreted as a simple kind of neural network; this was the context in which they were originally applied to machine learning, in work by David Broomhead and David Lowe in 1988,[1][2] which stemmed from Michael J. D. Powell's seminal research from 1977
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AA123Q 在 2019-11-01 15:56:21 上傳
說明:李宏毅老師機器學習視頻代碼,這是第五段,用python編寫
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AA123Q 在 2019-11-01 15:53:54 上傳
說明:李宏毅老師機器學習視頻代碼,這是第四段,用python編寫
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AA123Q 在 2019-11-01 15:52:47 上傳
說明:李宏毅老師機器學習視頻代碼,這是第三段,用python編寫
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AA123Q 在 2019-11-01 15:51:23 上傳
說明:李宏毅老師視頻代碼,這是第二段,用python編寫
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[email protected]~ 在 2019-10-31 23:06:58 上傳
說明:用于求密度函數的最優參數,多用于特征提取和參數優化
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