深度学习

理解和使用深度学习网络

GitHub上你应该知道的5个例子

发布的Johanna Pingel，

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你知道MATLAB有一个GitHub页面？我亲自去看了这个网站，现在它有超过200个知识库，以及一些与深度学习相关的项目。

以下是5个你可能不知道存在或还没有尝试过的深度学习例子。

1

 UNPIC，一个新的解释应用程序

UNPIC是一个应用程序，可以用于:

  • 计算网络精度和图像的预测分数。
  • 用遮挡敏感性、梯度- cam和梯度归因研究网络预测和错误分类。
  • 可视化激活，最大限度地激活图像，深梦。
  • 计算和检查t-SNE图以更好地理解网络错误分类。

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2

 Yolo V4意思
显然，Yolo现在已经升级到第4版了，您不必等到某个特定版本才使用最新版本!GitHub Repos会在新型号可用时进行更新。
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3.

 人类的姿势估计

本演示使用深度神经网络进行三维姿态估计。这是一个很流行的例子，GIF让它看起来很酷。看看吧，让我知道你的想法。

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4

 变压器模型

我一直在寻找一个好的例子来更好地理解GPT-2，但没有立即找到它。我很高兴地告诉大家，只需简单地搜索“Transformer”，就可以轻松找到它!!这包括一个BERT示例和GPT-2

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5

 使用自动编码器的异常检测
这个示例贯穿了使用预测维护进行异常检测的完整示例:使用biLSTM自动编码器提取工业机械振动数据中的特征并检测异常
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其他未进入前五名的竞争者:

# 6 掩码检测-这仍然是一个流行的例子，在去年的博客文章中强调:代码是在这里，博客帖子是在这里．
# 7 金融强化学习这是大约2年前发布的一个例子，但仍然很受欢迎。如果你是金融的RL，你一定要看看这个:https://github.com/matlab-deep-learning/reinforcement_learning_financial_trading

在MATLAB上查看所有的深度学习库Github页面，并为其他你喜欢的例子或你将来想看到的例子留下评论。

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