资源列表
dataandprocess
- 当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时，人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上，用数学的符号和语言作表述来建立数学模型(When you need a real problem from the perspective of quantitative research and analysis, people will be in the thorough investigation and study, understand the object i
binclass_perc_4_5
- 结合书上的例子写的二分类非循环版/循环版以及简单神经网络实现(Two examples of non circular / cyclic versions and simple neural networks are written in conjunction with examples in the book)
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)
MTCNN_face_detection_alignment-master
- 人脸检测 matlab+caffe+cuda(face detection: matlab+caffe+cuda)
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)
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
Desktop
- 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)
kNN
- kNN分类算法机器学习实战中python测试代码用例(KNN classification algorithm, machine learning, actual combat, python test code, use case)