资源列表
循环神经网络
- tensorflow框架下的循环神经网络实例代码，前向传播方式(Recurrent neural network instance code under tensorflow framework, forward propagation mode)
seq2seq样例
- tensorflow框架下的交叉熵计算代码，序列到序列预测实例代码(Cross entropy calculation code, sequence to sequence prediction code)
dbn-master
- 度信念网络是一个概率生成模型，与传统的判别模型的神经网络相对，生成模型是建立一个观察数据和标签之间的联合分布，对P(Observation|Label)和 P(Label|Observation)都做了评估，而判别模型仅仅而已评估了后者，也就是P(Label|Observation)。(The degree belief network is a probability generation model. Compared with the neural network of the tradi
迁移学习对花进行分类
- 迁移学习简单算法，涉及到迁移学习的一些简单原理，学习参考使用(transfer_learning.py)
RBF_Plot
- 使用S函数进行编写RBF神经网络算法，并有画图分析程序。(Using S function to write RBF neural network algorithm, and drawing analysis program.)
flower_CNN
- 简单的的CNN对花进行分类，里面包括代码和数据(Using CNN to classify the flower,which include data and code)
Bayesian
- 基于贝叶斯的协同过滤算法，电影评分推荐，数据库ml-100k(Collaborative filtering algorithm)
FCN.tensorflow-master
- 全卷积网络图像分割。使用python和tensorflow的实现。(Image segmentation with full convolution network.)
C51-DDQN-Keras-master
- C51-DDQN-Keras-master 分类版DDQN机器学习Demo代码(C51-DDQN-Keras-master DDQN reinfocrement learning)
19.决策树与随机森林
- 决策树和随机森林，非常实用的PPT资料，推荐(Decision tree and random forest, very useful PPT data, recommended.)
BP神经网络python简单实现
- 去掉神经元类，把功能合并入NetLayer类中，使用矩阵计算加快速度 调整代码实现批量训练方法。 优化程序中numpy库运算顺序，避免产生中间变量(Remove neuron classes, merge functions into NetLayer classes, and use matrix to calculate speed.)
Gauss Bayes
- 使用高斯贝叶斯函数对已有数据进行分类，有样本集(The Gauss Bayes function is used to classify the existing data.)