资源列表
手写数字识别
- 运用卷积神经网络进行特征提取，然后进行分类(Using convolution neural network to extract features and classify them)
吴恩达深度学习py文件+笔记
- 自己做的吴恩达的深度学习课的笔记，py文件实现等，笔记是在边编程边写出来的，跳过了很多坑，所有写出来的py文件都能直接用，直接执行
multihead_joint_entity_relation_extraction
- rdf三元组抽取,多头实体关系联合抽取模型,基于pytorch,tensorflow两种框架实现(multihead_joint_entity_relation_extraction pytorch torflow)
深度机器学习DBN
- 深度神经网络算法，可直接用用于模型训练，进行机器学习。算法可靠。(The deep neural network algorithm can be directly used for model training and machine learning. The algorithm is reliable.)
facenet
- 人脸检测，基于神经网络的人脸识别，可以达到高精度快速的识别
A-机器学习
- 2018/2019/校招/春招/秋招/算法/机器学习(Machine Learning)/Python/面试笔记(Machine Learning // Python / interview notes)
MNIST_data
- MNIST数据集是一个手写体数据集，这个数据集由四部分组成，分别是一个训练图片集，一个训练标签集，一个测试图片集，一个测试标签集；我们可以看出这个其实并不是普通的文本文件或是图片文件，而是一个压缩文件，下载并解压出来，我们看到的是二进制文件。其中包含60000张手写体识别数字图片。(MNIST data set is a handwritten data set, which consists of four parts: a training picture set, a training l
统计学习方法-电子书及代码实现-李航
- 统计学习书籍和代码，非常非常好的资料，你可以下载的学习。(Machine learning actual supporting code, very very good information, you can download the learning.)
04.CNN处理CiFar
- 以python语言为基础，利用tensorflow机器学习架构，两层卷积神经网络实现，CiFar数据集图片分类功能。(Based on Python language, using tensorflow machine learning architecture, two-layer convolutional neural network, CiFar data set image classification function.)
Untitled6
- 利用粒子群算法对储能的容量配置进行最优寻优(Energy storage capacity optimization)
基于matlab-GUI实时人脸检测系统
- 能够实时监测人脸的系统，使用matlab编写 可供学习(Wondering is enough: Uncertainty about category information undermines face recognition)
bpandcmac
- 基于小脑模型神经网络和BP网络对同一非线性系统进行逼近(Approximation of the same nonlinear system based on cerebellar model neural network and BP network)