Pytoch_DAN 这是的的简单实现pytorch。 本文介绍了一种简单有效的方法通过丢失MMD来完成对domian的适应。 根据这篇论文， 多层功能可适应MMD损失。 本文基于模型在AlexNet上进行了测试，并在多个数据集上进行了测试，而这项工作只是利用了LeNet并在MNIST和MNIST_M数据集上进行测试。 原始实现喝咖啡的人。 数据 在这项工作中，在实验中使用了MNIST和MNIST_M数据集。 MNIST数据集可以通过torchvision.datasets下载。 MINIST_M数据集可以是downloa- 在。 然后，您可以将文件提取到数据目录中， ctory并运行preprocess.py以使该目录可用于torchvision.datasets.ImageFolder ： python preprocess.py 如果您无法从下载MNIST_M数据集，则可以ld

ipfs-upload：将文件上传到IPFS网络

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序列建模基准和时间卷积网络（TCN） 该存储库包含Shaojie Bai，J。Zico Kolter和Vladlen Koltun完成的实验。 我们专门针对一整套综合任务，这些任务已被反复用来比较不同循环网络的有效性，并在循环网络的主场上评估一个简单，通用但功能强大（完全）的卷积网络。 实验是在PyTorch中完成的。 如果您发现此存储库有帮助，请引用我们的工作： @article{BaiTCN2018, author = {Shaojie Bai and J. Zico Kolter and Vladlen Koltun}, title = {An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling}, journal = {a

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

zn 指针生成网络，中文数据集下生成摘要, 详情 改动的地方 原论文的指针生成网络，对于正文和摘要的特征抽取是采用单层(双向）的LSTM进行抽取的，我将其变为Bert的embedding的结构。模型的整体框架没有变动，但是工程上的处理进行了微调。（并非使用了Bert） 中文数据： 250万篇新闻( 原始数据9G，压缩文件3.6G；新闻内容跨度：2014-2016年) 或，密码:k265 tokenizer 新闻数据集的分词代码 new-point-generate-zh 指针生成网络在新闻数据集下的应用 运行 先是tokenizer python main.py --original_data_dir E:\0000_python\point-genge\point-generate\zh\data --tokenized_dir ./tokenized_single E:\0000_py

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