资源列表
one-pixel-attack-keras-master
- 深度学习中的对抗样本攻防方向的单像素攻击keras代码(Keas Code Against Sample Single Pixel Attacks)
tpprl
- 结合深度强化学习和时间点过程算法的实现，主要用python(In combination with deep reinforcement learning and implementation of time point process algorithm, Python is mainly used.)
遗传算法
- 基本遗传算法例程，用于求解普通函数极值问题。源码分析，解析很详细
ILearnMachineLearning.py-master
- 这个储存库是我的作品和与数据科学和机器学习相关的项目的集合。在我的脚本中，我主要使用python及其专用的库：pandas、numpy、scipy、sci kit learn、matplotlib、basemap plotly。我还用了一些d3进行数据可视化。我还尝试从sci kit学习库中定制算法实现(This repository is a collection of my works and projects related to Data Science and Machine Lear
Function optimization algorithm
- 遗传算法提供了求解非线性规划的通用框架，它不依赖于问题的具体领域。遗传算法的优点是将问题参数编码成染色体后进行优化， 而不针对参数本身， 从而不受函数约束条件的限制； 搜索过程从问题解的一个集合开始， 而不是单个个体， 具有隐含并行搜索特性， 可大大减少陷入局部最小的可能性。而且优化计算时算法不依赖于梯度信息，且不要求目标函数连续及可导，使其适于求解传统搜索方法难以解决的大规模、非线性组合优化问题。(Genetic algorithm provides a general framework f
MATLAB genetic algorithm toolbox
- Matlab 遗传算法(Genetic Algorithm)优化工具箱是基于基本操作及终止条件、二进制和十进制相互转换等操作的综合函数库。其实现步骤包括：通过输入及输出函数求出遗传算法主函数、初始种群的生成函数，采用选择、交叉、变异操作求得基本遗传操作函数。以函数仿真为例，对该函数优化和GA 改进，只需改写函数m 文件形式即可。(The Matlab Genetic Algorithm optimization toolbox is a comprehensive function librar
pointnet-master
- 用pointnet算法进行点云分割，识别(Point cloud segmentation and recognition using pointnet algorithm)
Nonlinear Regression using ANFIS
- 利用ANFIS算法进行回归，里面有具体的数据文件，测试通过，利用里面的核心算法可以做拟合分析等。(Do regression analysis using ANFIS method)
第 08 章 基于知识库的手写体数字识别
- 通过深度学习，利用已有库文件提取手写体图信息。与数据库中的内容进行对比，来识别手写体字母。(Through in-depth learning, handwritten graphic information is extracted from existing library files. Compare with the content in the database to recognize handwritten letters.)
readbdfdata
- 读取bdf文件,bdf类型的文件不好读，历经千辛万苦，终于找到读取的方法啦(process bdf type file)
图解深度学习（样章）
- Graphical deep learning (sample chapter)
基于深度强化学习的复杂环境下机器人自主移动算法
- 本算法是通过深度强化学习方法，模拟人类行走策略，建立避免碰撞的模型，训练机器人底盘以人类习惯在复杂变化的环境中主动生成速度和角度信息，从而自动行走。