CNNs:带TF，Keras和Pytorch的卷积神经网络

项目：深度学习中的交通标志识别 概述 在这个项目中，使用python和TensorFlow来构建和训练卷积神经网络来对交通标志进行分类。 该模型在集中的交通标志图像上经过了验证。 该项目的详细文章可以在找到。 计划摘要 该项目的目标/步骤如下： 加载数据集 探索，总结和可视化数据集 设计，训练和测试模型架构 使用模型对新图像进行预测 分析新图像的softmax概率 依存关系 本实验要求： 可以使用CarND Term1入门工具包创建实验室环境。 单击了解详细信息。 数据集和存储库 下载数据集。 教室具有指向“项目说明”内容中的数据集的链接。 这是一个腌制的数据集，其中我们已经将图像调整为32x32。 它包含培训，验证和测试集。 克隆项目，其中包含Ipython笔记本和编写模板。 git clone https://github.com/udacity/CarND-Traffic-Sig

ADMM-神经网络 训练没有梯度的神经网络：一种ADMM方法（具有急切执行力和Matplotlib的Matlab，Tensorflow1.6-Python2.7 / 3.5）注意：您不能将此代码用于任何分配或任何盈利产品。 该代码是根据以下论文实施的； 但是，我使用均方误差损失而不是二进制铰链损失 泰勒，加文等。 “训练没有梯度的神经网络：可扩展的admm方法。” 机器学习国际会议。 2016年。 仅支持GPU？ 我只为GPU版本实现并在MNIST数据上进行了测试。 怎么跑？ 运行main.m / main.py

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CNN用于人类活动识别 博客文章的。 所需工具 在开发过程中使用Python 2.7，并且需要以下库来运行笔记本中提供的代码： 张量流 脾气暴躁的 Matplotlib 大熊猫 数据集 可以从以下下载用于模型训练的WISDM Actitracker数据集 相关问题 步行活动中的用户标识。 可以从以下下载22个个人的加速度计数据集

神经网络 预测数列下一个值的简单神经网络

WSDM'21教程：具有深图库的可扩展图神经网络 时间： 2021年3月8日，上午9:30-下午12:00（GMT + 2） 作者：来自亚马逊AI的大正，王敏杰，甘泉，宋松，张正 从图和关系数据中学习在许多应用程序中起着重要作用，包括社交网络分析，市场营销，电子商务，信息检索，知识建模，医学和生物科学，工程学等。 在过去的几年中，图形神经网络（GNN）成为一种有前途的新型监督学习框架，能够将深度表示学习的功能引入图形和关系数据。 这项不断发展的研究表明，GNN在诸如链接预测，欺诈检测，目标配体结合活性预测，知识图完成和产品推荐等问题上达到了最先进的性能。 实际上，许多现实世界的图都非常大。 迫切需要一种可扩展的解决方案，以在大型图形上有效地训练GNN。 本教程将概述GNN背后的理论，讨论GNN非常适合的问题类型，并介绍一些最广泛使用的GNN模型架构以及旨在解决的问题/应用程序。 它将引入

DNN 适用于Python的深度神经网络 这只是PyBrain库的包装，以支持对深层网络进行分层预训练。 我做了一次快速的一次性使用。 有更好的实现方式。 我建议： 但是，如果您想要一个非常简单的单类解决方案，请尝试一下： 设置 确保已安装 。 克隆仓库。 然后from DNN.dnn import AutoEncoder网络类from DNN.dnn import AutoEncoder

伊索宁 用于在线无监督学习的增强型自组织增量神经网络 作者：Sergei Belousov又名BeS 用C ++和Boost实现ESOINN 原始论文：“用于在线无监督学习的增强型自组织增量神经网络”，Shen Furaoa，Tomotaka Ogurab，Hasegawab Osamu，2007年

MV-LSTM 多变量LSTM当前神经网络用于多变量时间序列的预测和解释 郭，田，陶林和Nino Antulov-Fantulin。 “在多变量数据上探索可解释的LSTM神经网络。” 国际机器学习会议（ICML）。 2019。 郭涛，林涛，卢Y.自回归外生模型的一种可解释的LSTM神经网络[J]。计算机应用，2006,26（5）：1175-1178 关于ICLR的研讨会专题，2018年。 可以在这里找到PyTorch的实现（贷记给KurochkinAlexey）： :