资源列表
强化学习
- 使用强化学习实现策略梯度和和马尔科夫决策过程(Implementing Strategic Gradient Sum and Markov Decision Process with Reinforcement Learning)
chatbot
- 聊天机器人 原理： 严谨的说叫 ”基于深度学习的开放域生成对话模型“，框架为Keras（Tensorflow的高层包装），方案为主流的RNN（循环神经网络）的变种LSTM（长短期记忆网络）+seq2seq（序列到序列模型），外加算法Attention Mechanism（注意力机制），分词工具为jieba，UI为Tkinter，基于”青云“语料（10万+闲聊对话）训练。 运行环境：python3.6以上，Tensorflow，pandas，numpy，jieba。(Chat Robot
bp参数辨识
- 锂离子电池参数辨识，把各个参数作为bp神经网络的权重阀值进行学习(Parameter identification of lithium-ion batteries and learning of each parameter as the weight threshold of BP neural network)
00363947pso-bp
- 一个简单的小例子，是关于pso与神经网络结合的。希望有用(A simple example is about the combination of PSO and neural network. Hope to be useful)
李宏毅—1天搞懂深度学习
- 本文是2016 台湾资料科学年会前导课程“一天搞懂深度学习”的全部讲义PPT（共268页），由台湾大学电机工程学助理教授李宏毅主讲。作者在文中分四个部分对神经网络的原理、目前存在形态以及未来的发展进行了介绍。深度学习的每一个核心概念在文中都有相关案例进行呈现，通俗易懂。一天的时间搞懂深度学习？其实并不是没有可能。(This is the entire handout PPT (268 pages in total) of "a day to understand deep learni
code
- 利用python编写室内定位机器学习，计算结果，室内定位(Indoor Localization by wifi)
花的分类问题
- 神经网络是一组连接的输入/输出单元，其中每个连接都与一个权重相关联。在学习阶段，通过调整这些权重，能够预测输入元素的正确类标号(A neural network is a set of connected input/output units, where each connection is associated with a weight. In the learning phase, by adjusting these weights, the correct class label o
心脏病诊断
- 对给定病人数据做心脏病诊断。数据集来自克利夫兰临床基金会，是美国最大的心脏外科中心。(Heart disease diagnosis was made for given patient data. The data set comes from the Cleveland Clinic Foundation, which is the largest heart surgery center in the United States.)
深度（多层）极限学习机的python实现
- 深度极限学习机也叫多层极限学习机，ML-ELM。是黄广斌等人在极限学习机ELM基础上，将其拓展为深度学习的一种模式识别方法，原文文章：Representational learning with extreme learning machine for big data。(The deep extreme learning machine is also called the multi-layer extreme learning machine, ML-ELM. It is Huang Gu
mnist_dataset_csv
- 已经转换过来的mnist数据集的csv格式(CSV format of the converted MNIST dataset)
RBF
- 径向基函数神经网络，基本算例.........(radial basis function)
人工神经网络
- 基于MATLAB的人工神经网络学习，内涵代码和案例数据(Artificial neural network learning based on MATLAB, connotation code and case data)