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skll Python
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本项目是基于 SciKit-Learn 的实验环境。本项目提供了命令行实用程序,使使用scikit-learn进行机器学习实验变得更加容易。本项目的主要目标之一就是做到这一点,让开发者可以运行本环境,而无需实际编写任何代码来生成或提取功能。同时,本项目提供完整的指南文件,方便开发者学习和使用。

原始仓库地址:https://github.com/educationaltestingservice/skll.git

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tensornets Python
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本项目是针对 TensorFlow 封装的更高阶的 API。本项目提供了基于预训练模型的更高阶的神经网络定义API。本项目的优点包括:1.适用性。TensorNets可以轻松地连接在一起,因为它被设计为没有自定义类的简单功能接口;2.可管理性。模型是用编写的tf.contrib.layers,像PyTorch和Keras一样轻巧,可以轻松访问每个重量和端点;3.可读性。使用最新的TensorFlow API,可以实现更多的分解和更少的缩进。例如,所有inception变体在TensorNets中都实现为约500行代码,而在官方TensorFlow模型中则为 2000行以上代码;4.重现性。您始终可以使用简单的API(包括特征提取)重现原始结果,而不需要关心TensorFlow的版本。

原始仓库地址:https://github.com/taehoonlee/tensornets.git

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2 days前更新
nips14-ssl Python
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本项目实现了一个半监督学习模型。现代数据集的规模不断扩大, 加上获取标签信息的难度, 使得半监督学习成为现代数据分析中具有重要现实意义的问题之一。本项目重新审视使用生成模型进行半监督学习的方法, 并开发新的模型, 以便有效地将小标签数据集推广到大型无标签数据集。迄今为止, 生成办法要么是不灵活的, 要么是效率低下的, 要么是不可扩展的。深入生成模型和近似贝叶斯推理利用最近的进展, 变分方法可以用来提供显著的改进, 使生成方法具有高度竞争力的半监督学习。

原始仓库地址:https://github.com/dpkingma/nips14-ssl.git

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fabulous Python
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本项目是一个Python库(也支持命令行模式),旨在使终端应用程序的输出看起来更漂亮。Fabulous允许您将颜色,图像和样式化的文本打印到控制台。Fabulous还提供了一些功能来改善Python标准日志记录系统的可用性。同时,本项目提供完整的API文档,方便开发者使用。

原始仓库地址:https://github.com/jart/fabulous.git

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hiptext Python
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本项目用于将图像转成对应的文本。本项目可以从命令行渲染而打印出图像和视频,且效果比 caca / aalib 更好。

原始仓库地址:https://github.com/jart/hiptext.git

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本项目用于从 CelebA 数据集中提取高分辨率的人脸图像。CelebA数据集提供了大量的人脸图像,但是,每个对齐图像的大小为218x178,因此从此类图像裁剪出的脸孔会更小!因此,本项目提供了一种方法,可通过68个界标从原始未对齐图像中裁剪出人脸,从而获得更高分辨率的人脸图像。

原始仓库地址:https://github.com/lynnho/hd-celeba-cropper.git

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本项目是基于 TensorFlow 2.x 实现的 CycleGAN 模型。CycleGAN本质上是两个镜像对称的GAN,构成了一个环形网络。两个GAN共享两个生成器,并各自带一个判别器,即共有两个判别器和两个生成器。一个单向GAN有两个loss,共四个loss。开发者可以根据本项目实现自己的模型。

原始仓库地址:https://github.com/lynnho/cyclegan-tensorflow-2.git

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本项目是基于 PyTorch 实现的多种生成式对抗网络。GAN 模型以其强大的学习能力在计算机视觉等多种领域取得了巨大的成功,本项目实现了包括 DCGAN, LSGAN, WGAN-GP 以及 DRAGAN 在内的多种 GAN 模型,同时提供有详细的使用教程,以及数据集,方便开发者使用。

原始仓库地址:https://github.com/lynnho/dcgan-lsgan-wgan-gp-dragan-pytorch.git

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本项目是基于 TensorFlow 2.x 实现的多种生成式对抗网络。GAN 模型以其强大的学习能力在计算机视觉等多种领域取得了巨大的成功,本项目实现了包括 DCGAN, LSGAN, WGAN-GP 以及 DRAGAN在内的多种 GAN 模型。同时提供有基于 TensorFlow 1.x 的实现方案,方便开发者根据需要选择适合的版本。

原始仓库地址:https://github.com/lynnho/dcgan-lsgan-wgan-gp-dragan-tensorflow-2.git

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本项目是一份介绍矩阵求导的学习手册。本项目介绍了一种基于差分的矢量和矩阵导数(矩阵演算)方法,该方法仅需几个简单规则即可导出大多数矩阵导数。这种方法在数学中很有用,并且很好建立,但是很少有文献清楚或详细地描述它。本项目旨在通过微分全面介绍矩阵演算。

原始仓库地址:https://github.com/lynnho/matrix-calculus.git

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