资源列表
计算机算法中的数学方法研究_崔守梅
- 计算机算法中的数学方法研究，很有参考价值的文献(A study of mathematical methods in computer algorithms)
Fp_tree_test
- FPtree算法比apriori算法处理速度快，基于python实现，共同学习吧(FPtree algorithm apriori algorithm is more than adept at handling large data)
MTCNN_face_detection_alignment-master
- 人脸检测 matlab+caffe+cuda(face detection: matlab+caffe+cuda)
BP神经网络预测
- 神经网络工具箱，能够用来预测交通流量，代码中显示了实现的步骤(neural network toolbox)
通信设备故障数据信息中的价值发现
- 价值——功能拓扑发现，故障源识别，故障动力学(Value function topology discovery, fault source identification, fault dynamics)
神经网络自动跑马里奥
- 利用神经网络学习跑马里奥,脚本源码是NEAT.lua,已经整合在一起 测试方法:打开模拟器EmuHawk.exe,载入游戏,进入游戏后保存(save state),进入目录\SNES\State,找到刚才保存的文件,重命名为DP1.state,把这个文件复制到LUA文件夹和模拟器文件夹下,运行脚本就可以了. 哔哩哔哩上有作者的演示视频,搜索MarI/O(Use neural networks to learn how to run Mario)
Deeplearn Toolbox（CNN）
- 基于lenet-5模型，利用CNN进行图像分类(Image classification)
kMeans
- 聚类分析，是机器学习与人工智能的一个重要算法(Clustering analysis is an important algorithm for machine learning and artificial intelligence)
ELM
- MATLAB版极限学习机，自带训练集与测试集，可运行。(MATLAB version of the ELM, with its own data set)
label_image
- 基于TensorFlow框架，实现对图片分类(Achieve classification of pictures)
CNTK
- 在深度的重要性的驱使下，出现了一个新的问题：训练一个更好的网络是否和堆叠更多的层一样简单呢？解决这一问题的障碍便是困扰人们很久的梯度消失/梯度爆炸，这从一开始便阻碍了模型的收敛。归一初始化（normalized initialization）和中间归一化（intermediate normalization）在很大程度上解决了这一问题，它使得数十层的网络在反向传播的随机梯度下降（SGD）上能够收敛。 当深层网络能够收敛时，一个退化问题又出现了：随着网络深度的增加，准确率达到饱和（不足为奇）然后迅
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- 隐马尔科夫模型的python测试代码及优化算法代码(Hidden Markov model of the python test code and optimization algorithm code)