zhusuan

ZhuSuan是一个用于贝叶斯深度学习的python概率编程库,结合了贝叶斯方法和深度学习的优点。 朱安建立在Tensorflow之上。 与现有的深度学习库(主要是为确定性神经网络和监督任务而设计的)不同,朱传为构建概率模型和应用贝叶斯推理提供了深入的学习方式原语和算法。

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trafficSignals

一个识别交通信号标示的模型代码

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DocumentClassification

代码实现了一个简单的CNN模型,用于tensorflow分类。

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TensorflowTextClassfication

在TensorFlow中实现文本分类的多模型。

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TensorflowMNIST

在MNIST数据集上训练的简单TensorFlow Softmax回归模型

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Seq2seqAgent

不同的序列来为一个聊天机器人序列模型。 有反应能力,搜索,交互信息等

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MbariTensorflowDetection

用于MBARI图像上的Tensorflow检测模型的沙盒测试

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TFResnet

在tensorflow下实现Resnet

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TFGenerativeModels

在Tensorflow中生成模型的集合

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DeepQA

基于深度学习的聊天机器人“神经对话模型”的tensorflow实现

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OpenNSFW

雅虎开放模型NSFW的实现

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GenerativeModels

生成模型的集合,例如 GAN,VAE在Pytorch和Tensorflow。 这里还有RBM和Helmholtz Machine。

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CollectionOfModels

这个代码集包含许多在TensorFlow中实现的不同模型:官方模型是使用TensorFlow的高级API的示例模型的集合。 他们的目的是保持良好的维护,测试,并与最新的稳定TensorFlow API保持最新。 它们也应该被合理地优化以便快速的性能,同时仍然易于阅读。 我们特别推荐更新的TensorFlow用户从这里开始。研究模型是研究人员在TensorFlow中实现的大量模型集合。 个体研究人员需要维护模型和/或为问题提供支持,并提出请求。样本文件夹包含代码片段和小型模型,演示TensorFlow的功能,包括各种博客文章中提供的代码。tutorials文件夹是 在TensorFlow教程中描述的模型集合。

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KnowingWhenLook

‘所见即所得’tensorflow实现对图片的描述。

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ImageCaptioningModelTF

该模型将提取所有图像特征,并将numpy数组保存到本地,然后构建LSTM来训练这些特征。

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CoupletSeq2seq

用seq2seq模型模拟生成中国对联,提供上联用模型生成下联诗句。

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TFmodelDetection

从tensorflow models zoo中独立出来的检测部分,可以直接下载模型文件进行预测

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TFvggface

使用MatConvNet的预先训练的模型,通过Tensorflow实现VGG-face

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TFBoxClassifying

一个简单的TensorFlow示例,用于使用输入队列和标记的JPEG来训练CNN模型

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SentimentAnalysis

情绪分析使用IMDB数据集。 代码使用tensorflow来实现sequence2vec模型

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MemN2NTF

端到端内存网络的Tensorflow实现语言建模。

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KittiClass

基于Kitti Data分类道路的模型。KittiClass性能道路类型分类使用Kitti数据。 该模型能够区分不同的道路类型。 数据是通过将GPS信息与开放街道地图信息相结合而产生的。

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ImageCaptioningTF

图像字幕或图像到文本,是人工智能中最有趣的领域之一,它是图像识别和自然语言处理的组合。 图像字幕是一种深度学习系统,可以自动产生准确描述图像的字幕。

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RoadwayIntel

通过微调VGG16,在Tensorflow中进行车辆制造和模型分类

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AttentionOcr

用于文本识别的Tensorflow模型(具有视觉注意力的CNN + seq2seq)可作为Python包使用,并与Google Cloud ML Engine兼容。基于注意的OCR模型用于图像识别,附加工具用于创建TFRecords数据集,并输出具有权重的训练模型 作为SavedModel或冻结图。

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TensorModels

一个用于Tensorflow的python包。 它具有建立最先进的深度学习模型所需的适当的抽象级别。 Tensormodels还提供数据预取队列,因此您不必使用Tensorflow数据队列,您可以编写自定义数据增强功能。 它还允许在多gpu上进行培训,而不会改变代码。

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SocialLSTM

Tensorflow实现社会LSTM模型,该代码/实现可用于研究目的。

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GenderClassfierCNN

卷积神经网络,旨在按照性别对照片的主题进行分类。 该模型是通过将转移学习应用于TensorFlow的Inception-v3模型而创建的.Inception-v3模型是由Google构建的CNN在ImageNet竞赛中竞争的。 因此,Inception-v3经过本地训练,将输入图像分类为ImageNet中使用的1,000种类别之一。 转移学习是一种方法,通过该方法将一个预先存在的机器学习模型的一部分重新用于新的目的。 在这种情况下,我们将重新开始Inception-v3的瓶颈层。 “瓶颈”层是CNN最后的softmax层之前的神经网络层。 只有一层Inception-v3模型需要重新训练,因为以前的层已经学习了有用的可概括的功能,例如边缘检测。

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RNNTextWriter

这是来自Tensorflow的PTB RNN型号分支的代码,还有一些额外的功能和测试

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PaperImpliementation

使用tensorflow实现生成各种深度模型

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HPWordModel

词级LSTM来训练语言模型。 数据目录提供文本文件中所有七本哈利波特书的连接,作为输入,但任何文本都可以用作模型的基础。要使用克隆目录,运行train.py来训练模型, 和sample.py生成任意长的文本样本。代码还提供了使用pretrained word嵌入(如word2vec或GloVe)的选项。

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AttentionOcr

用于图像识别的Tensorflow模型(具有视觉识别CNN + seq2seq)可作为Python包使用,并与Google Cloud ML Engine兼容。

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VCGFace

tensorflow平台下通过MatConvnet预训练模型实现VCG-Face

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TFSeq2seqDialogs

使用TensorFlow构建Seq2Seq对话模型

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TFTrainFramework

该代码库包括使用TensorFlow训练神经网络模型的可扩展框架。 该框架处理诸如并行数据读取,批处理,刷新,保存/加载检查点和日志记录之类的事情。 它还支持对多个GPU的培训。 您可以按照dataset / mnist.py中的示例简单地添加自己的数据集,然后编写类似于/netnet.py中捆绑的CNN分类器的类别。 该框架为您提供大部分样板代码,让您专注于开发实际的神经网络模型。

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McbModel

此代码库是使用Tensorflow进行视觉问答和视觉多模紧凑双线性汇集的解释和实现。

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DcsnSuperResolution

基于深度学习的单图像超分辨率(SISR)模型的“快速准确的图像超分辨率通过深度CNN与跳过连接和网络中的网络”的tensorflow实现。

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TFLitterbox

Tensorflow实验沙箱。 VGG,ResNet,Inception V3,Inception V4,Inception-Resnet-V2型号。创建了这个代码,目的是学习Tensorflow的内容和开发一个列车/评估/预测/出口框架和模型以用于其他项目。 所有开发都已经在Python 3中完成。Python 2.7兼容性尚未被测试。

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RoadwayIntel

通过微调VGG16,在Tensorflow中进行车辆制造和模型分类,培训数据集由CompCars数据集的841车辆制造/模型组成

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VGGFaceTF

Tensorflow 平台下VGG-Face预训练模型实现代码

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TfWorkLab

这组文件是如何使用Tensorflow导入和重新培训现有模型(如ResNet)的示例。 此示例的目标是分离几个类中的所有功能,因此修改参数并运行模型很容易,所有代码的内部简洁明了。

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TFwebDeploy

将tensorflow inception-v3模型作为web服务运行而不是在grpc上。

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Muffnn

使用TensorFlow和scikit学习的多层前馈神经网络预测模型实现

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CNNTextPairsClassfication

本项目是TensorFlow,深度学习(CNN,RNN,LSTM等)的研究项目,主要目的是确定两个句子在句子意义上是否相似 (二进制分类问题)通过基于卷积神经网络的两个给定句子。项目参考dennybritz / cnn-text-classification-tf,使数据助手支持中文(需要任务)并修改网络结构。

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RFSVHN

使用svhn数据集训练的tensorflow模型检测现实世界中的数字序列

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DeepAtrousCnnSentiment

一种适用于具有可变长度的文本(情感)分类的深度Atrous CNN架构。架构代替典型的CONV-> POOL-> CONV-> POOL - > ...-> CONV-> POOL-> SOFTMAX架构,而不是速度 它使用无限循环,这是分辨率持续的。 这些类型的网络的另一个伟大的属性是第一个和最后一个单词之间的短行程距离,其中它们之间的路径由C * log(d)步长界定,其中C是常数,d是输入序列的长度。

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CharRNNTF

本程序用于自动生成一段中文文本(训练语料是英文时也可用于生成英文文本),具体生成文本的内容和形式取决于训练语料。模型基本思想和karpathy的char-rnn程序一致,利用循环神经网络(RNN)在大规模语料上训练一个language model,然后利用训练好的language model去自动生成一段文本。

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Seq2SeqCouplet

使用seq2seq模型生成中文对联。

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TopicallyDrivenModel

用gensim训练一个word2vec模型。 此步骤是可选的,如果要使用预培训的嵌入来初始化TDLM,则只需执行此步骤即可。 word2vec模型设置在python文件中(word2vec.py)

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GenerativeTF

GenerativeTF Tensorflow平台下生成模型的代码示例

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DocumentClassfication

该代码实现了一个简单的CNN模型,用于使用tensorflow进行文档分类。

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ChatGirl

ChatGirl 一个基于 TensorFlow Seq2Seq 模型的聊天机器人。(包含预处理过的 twitter 英文数据集,训练,运行,工具代码

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StrringModel

使用TensorFlow / Keras的自主驾驶模型

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ModelPlayer

一个所有TensorFlow模型的通用服务

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Ida2vecTF

lda2vec模型tensorflow端口用于文档+主题+单词嵌入的无监督学习,lda2vec模型同时学习嵌入(连续密集矢量表示):单词(基于单词和文档上下文),主题(在相同的潜在空间中)和文档(作为主题的稀疏分布)。

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StreetViewHouseNumber

SVHN是一个真实世界的图像数据集,用于开发机器学习和对象识别算法,对数据预处理和格式化的要求最低。 可以看出它与MNIST的风味相似(例如,图像是小裁剪的数字),但是包含更多标签数据的数量级(超过60万个数字图像),并且来自显着更难,未解决的现实世界问题 识别自然场景图像中的数字和数字)。 SVHN是从Google街景视图中的房屋号码获得的。

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SequentialDataGAN

每个模块,genrator和discreminator设计有2层LSTM和1层全连接网络。 发电机被设计为一对多模型,其获得一个随机矢量作为输入,并生成顺序图像。 鉴别器被设计为多对一模型,其获得顺序图像,并且确定是真实的或假的。

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Tfqa

tensorflow下的智能问答系统

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SegmentationModels

在TensorFlow中实现的语义图像分割模型的集合。 包含通用和医学基准数据集的数据加载器。

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NeuralConversationModel

由Vinyals et.al.Tensorflow实现神经对话模型 ,包括优化,如TFRecords,dynamic_rnn实现和预培训的字嵌入,以加快训练。 使用训练有素的康奈尔电影对话语料库

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TFchat

使用seq2seq模型在tensorflow平台下实现智能聊天

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TFModels

一些实现神经网络的tensorflow案例

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Cifar10Classfication

使用数据集Cifar10为训练集,进行物体识别的代码

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TensorflowFramework

包括使用TensorFlow训练神经网络模型的可扩展框架。 该框架处理诸如并行数据读取,批处理,洗牌,保存/加载检查点和日志记录等操作。 它还支持对多个GPU的培训。 您可以按照dataset / mnist.py中的示例简单地添加自己的数据集,并在model / cnn_classifier.py中编写类似于捆绑的CNN分类器的分类器。 该框架为您提供大部分样板代码,让您专注于开发实际的神经网络模型。

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Tensorpeers

p2p tensorflow 训练模型

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DeepAtrousCnnSentiment

深层CNN文本网络:情绪分析和其他文本分类的端到端字级模型,架构代替了典型的CONV-> POOL-> CONV-> POOL - > ...-> CONV- > POOL-> SOFTMAX架构,而不是加快计算,它使用不稳定的旋转,这是分辨率持续的。 这些类型的网络的另一个伟大的属性是第一个和最后一个单词之间的短行程距离,它们之间的路径由C * log(d)步长界定,其中C是常数,d是输入序列的长度。

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TensorFlowXception

xception.py:模型实现文件。xception_preprocessing.py:这是与初始化模型完全相同的预处理。xception_test.py:用于检查模型实现的正确性的测试文件。 可以自行执行。write_pb.py:一个文件,用于在训练您的模型之后冻结图形以进行推理。train_flowers.py:在花数据集上训练Xception模型的示例脚本。eval_flowers.py:一个用于评估训练有素的Xception模型的示例脚本。数据集:包含以TFRecords格式准备的花数据集的文件夹。

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TFBitcoinRobot

一个比特币交易机器人基于 Tensorflow LSTM 模型,仅供娱乐。数据来自 btctrade ,用 requests 爬取,它包含比特币的 50 个交易记录。 get_trades.py 会获取这些交易记录并且用图片的方式展示出来。rnn_predicter.py 使用 LSMT 模型。截取 10个交易记录作为输入,如果 第 11个加个比第10个高,就把输出设置为 [1,0,0],如果低就设置为 [0,0,1] ,如果相同 [0,1,0]。

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TFAdaptiveSoftmaxLstmLm

在PTB(Penn Treebank)上的LSTM语言模型和在TensorFlow上使用AdaptiveSoftmax的GBW(Google Billion Word)的实验结果。

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TextClassficationTF

用TensorFlow(Python)编写的文本分类的深度学习模型。

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DeepSentiment

深层次的CNN文本网络:情绪分析和其他文本分类的端到端模型

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DeepNLP

Tensorflow教程文件和各种Deep NLP和CV模型的实现。该资源包含各种深度学习模型的Tensorflow实现,重点是自然语言处理中的问题。 每个单独的子目录是独立的,解决一个特定的模型。

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Tfrnnlm

TensorFlow下 RNN语言模型示例

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E2C

TensorFlow实现,嵌入到控制:用于从原始图像控制的局部线性潜在动力学模型

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DrawColor

DRAW的Tensorflow实现。 现在包括支持彩色图像

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DocumentClassification

该代码实现了一个简单的CNN模型,用于tensorflow的文档分类。

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MultiClassTextClassfication

将Kaggle旧金山犯罪描述分为39类。 在Tensorflow上使用CNN,RNN(GRU和LSTM)和Word嵌入构建模型。

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DeepWalk

通过一组随机散步构建大图形嵌入。 模型学习由Keras支持,现在支持TensorFlow或Theano

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DeepChatModels

一个tensorflow下的机器学习对话系统

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ZhuSuan

ZhuSuan是一个基于Tensorflow的生成模型的python库。 不同于现在的主要设计用于监督任务的深层学习库,ZhuSuan的特点是深入到贝叶斯推理中,支持各种生成模式:传统的分层贝叶斯模型和最近的深层次的生成模式。 享受强大的适合性和多GPU的深度学习训练,同时可以使用生成模型来模拟复杂世界,利用未标记的数据,通过执行原理贝叶斯推理来处理不确定性。

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TensorflowResnet

tensorflow下实现ResNet,convert.py将转换与TensorFlow一起使用的权重。以Inception的形式实现不使用任何类并大量使用可变范围。 在其他型号中很容易使用。基础实验ResNet的变化,如随机深度,每个尺度的共享权重,以及音频的一维卷积。

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SketchRnn

实现多层复现神经网络(RNN,LSTM GRU),用于建立和生成存储在.svg矢量图形文件中的草图。 所使用的方法是将混合密度网络与RNN相结合,以及从类似.svg文件的大型语料库中学习的动态中风行动和内容结束概率建模,以生成与矢量训练相似的图形 数据。

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WordRNNTensorflow

使用TensorFlow的单词级语言模型的神经网络(LSTM,RNN)模型

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TensorflowModels

\"adversarial_crypto:保护与对抗神经密码学的通信。 adversarial_text:通过对抗性训练进行半监督序列学习。 attention_ocr:一个真实世界图像文本提取的模型。 audioset:用于AudioSet的型号和支持代码。 自动编码器:各种自动编码器。 cognitive_mapping_and_planning:实现用于视觉导航的基于空间存储器的映射和规划架构。 differential_privacy:来自多位教师的隐私保护学生模型。 domain_adaptation:域分离网络。 im2txt:用于图像字幕的图像到文本神经网络。 inception:计算机视觉的深卷积网络。 learning_to_remember_rare_events:用于深度学习的大规模终身记忆模块。 lfads:用于分析神经科学数据的顺序变分自动编码器。 lm_1b:语言建模十亿字的基准。 namignizer:识别并生成名称。 neural_gpu:高度并行的神经计算机。 neural_programmer:神经网络用逻辑和数学运算增强。 next_frame_prediction:通过交叉卷积网络的概率未来帧合成。 object_detection:在单个映像中定位和识别多个对象。 pcl_rl:几种强化学习算法的代码,包括路径一致性学习\"

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Tacotron

Tacotron的TensorFlow实现:完全端到端的文本到语音合成模型

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DeepQ&A

这项工作试图重现一个神经对话模型(又名谷歌聊天室)的结果。它使用RNN(seq2seq模型)进行句子预测。它是使用python和TensorFlow完成的。程序的加载语料库部分是由来自macournoyer的Torch neuralconvo启发的。现在,DeepQA支持以下对话框语料库:康奈尔电影对话语料库(默认)。克隆资源库时已经包含了。OpenSubtitles。最高法院对话数据。Ubuntu对话语料库.您自己的数据通过使用简单的自定义会话格式。为了加快培训,还可以使用预先训练的词语嵌入

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GenerativeModels

GAN,VAE等模型在Tensorflow上的实现和生成。

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CharRnnTensorflow

使用Tensorflow的字符级语言模型的多层循环神经网络(LSTM,RNN)

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CaffemodelsInTensorflow

一系列Caffe模型转换到tensorflow上的实现,包含ResNet 152、ResNet 101、ResNet 50、VGG 16、GoogLeNet、Network inNetwork、CaffeNet、AlexNet等

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SelfDrive

MarioKart模拟自动驾驶

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StoryTeller

一个\"看图说故事\"神经网络,它生成关于图像的小故事。 该存储库包含用您自己的图像生成故事的代码,以及用于培训新模型的说明。

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NeuralStyle

一个可以模仿任何艺术家的模型,如:可以将普通生活照转换成梵高油画风格

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cifar100

CIFAR-100 是一个图像数据集,包含 60000 张 32x32 分辨率的彩色图像,根据图像内容被分为 100 个小类别,包括:airplane、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship、truck,10个大类下的10个小类,类别之间的交集为空。

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Cifar10

CIFAR-10数据集包含60000个32*32的彩色图像,共有10类。类间完全互斥。汽车和卡车类没有重叠。“Automobile”只包含sedans,SUVs等等。“Truck”只包含大卡车。两者都不包含皮卡车。

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