RnnBasedModel

基于RNN的语音生成模型使用递归神经网络进行语音合成。

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PunctuatorTheano

具有观察机制的双向递归神经网络模型用于恢复未分割文本中的缺失标点符号

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PyMC3

PyMC3是一个用于贝叶斯统计建模和概率机器学习的Python软件包,着重于先进的马尔可夫链蒙特卡罗和变分拟合算法。 其灵活性和可扩展性使其适用于大量问题

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HWDigitRec

使用神经网络实现的简单手写数字识别程序。 用于此目的的深层学习模型是:多层感知,1层2层CNN(卷积神经网络)。 在Python中使用Keras实现并在Theano上运行。

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LiterateOctoCouscous

该资源包含用python与theano库编写的jaeger模型的基本工作代码

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CharNlm

简单的前馈和经常性的字符语言模型在单一theano环境中实现

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CarClassification

使用基于卷积神经网络的模型来分类来自各种来源的汽车图像,用于车辆的型号/型号。 使用来自netcarshow,KBB和NADAGuides的图像的培训/测试数据集。 要实现ConvNets,使用Theano,功能选择也将照顾使用theano。 最终,并行化数据集将使ConvNet更快的训练/更高的准确性。

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LSTMVarietyes

Theano在NLP中使用LSTM模型,以及各种类似的类型

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PlayingWithDeepNets

一个建立简单的神经网络的组合的例子。

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NengoBenchmarks

基准模型的基准脚本(nengo_1.4,nengo和nengo_theano)

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MfTheano

使用Theano实现的基于因子分析的推荐系统系统算法

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Lego

Lego用于在theano建立神经网络模型

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KGMindep

Kinetic Global Modeling(KGM)框架独立测试,添加一个自定义的anano Op(包括一个scipy样条例程),由sympy.printing.theococode函数映射,运行Sympy_Theano_KGM_indep.py作为测试用例(将运行测试时作为主要测试用例) 文件)。

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VisualDialog

VisualDialog是一个新颖的任务,需要一个AI代理人与人类以视觉内容的自然对话语言进行有意义的对话。 具体来说,给定图像,对话历史和关于图像的后续问题,代理人必须回答这个问题。

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RNNLM

在Theano中实现的一种循环神经网络语言模型,具有python-curses UI

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HandwrittenDigitRecognition

使用神经网络实现的简单手写数字识别程序。 用于此目的的深层学习模型是:多层感知,1层2层CNN(卷积神经网络)。 在Python中使用Keras并在Theano上运行。

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BirdSongDeepNets

将一个深层网络模型适用于鸟声听觉系统的神经元数据的python代码(使用Theano),该文件夹包含Python代码(使用Theano),用于将深层网络模型适用于歌鸟听觉系统的神经元数据。

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Untapped

Untapped提供了一个与sklearn兼容的类,用于构建使用神经网络构建并用变分推理训练的semi^2-supervised深生成模型。

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TheanoLearning

此资源介绍的教程将介绍一些最重要的深入学习算法,还将展示如何使用Theano运行它们。 Theano是一个python库,使书写深度学习模型变得容易,并且可以选择在GPU上进行训练。

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ResnetTheano

为了加载训练有素的模型,在theano中简单实现了resnet架构

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NLPSarcasm

适用于nlp任务的深度学习模型Theano的代码

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UnsupervisedMl

一个无人值守ML算法示例,以及模型和代码文件

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NlpSarcasm

适用于nlp任务的深度学习模型的代码

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NeuralConverse

Theano执行的神经对话模型,其基于序列学习与神经网络的方法。(2014)。 编码器可以是RNN,GRU,LSTM,BiRNN,BiGRU和BiLSTM。 解码器可以是RNN,GRU和LSTM。

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NeuralConverse

Theano执行的神经对话模型,其基于序列学习与神经网络的方法。(2014)。 编码器可以是RNN,GRU,LSTM,BiRNN,BiGRU和BiLSTM。 解码器可以是RNN,GRU和LSTM。

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MultiInstanceModels

包括使用Theano和Lasagne库执行多实例逻辑回归的课程。 培训实例被允许分组成包,每个包中至少有一个(但不一定全部)实例是正的。 负包都有负面情况,应以单身包方式传递给培训方法。

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GlottSpec

该代码提供了用于从声学特征预测声门激励波形(或光谱)的基本工具。

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TagSuggestion

在Python / Theano中实现CNN-GRU层次模型的文本标签建议

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TTSDNNModels

具有不同英语口音(英国和苏格兰)的多扬声器文本到语音系统的深度学习模型。这是运行为解决多扬声器DNN的TTS系统的声学建模问题而开发的代码的简要指南。 总体项目包括一个新颖的多扬声器DNN架构,用于通过10位英语母语者的多个扬声器语料库训练的TTS系统的声学实现。 此外,它还包括训练这种DNN架构的替代方法,该架构基于在训练阶段平均每个演讲者的学习。

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FileTypeDetection

此示例包含用于构建文件类型检测分类器的文件。 最初,该项目是为了开发深层神经网络而建立的,以便为Tika提供神经网络参数来学习。然而,已经搭建了其他分类器来执行相同的功能。 该存储库现在支持几乎6个分类器和预处理器来创建数据集。

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Theano_Tutorials

若干基础的theano模型

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C2w2c

语言模型的实现

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PersonalityDetection

实施基于分层CNN的模型,检测五大人格特质,基于深度学习的文本人格检测文献建模

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TheanoTest

Theano编写的深度学习模型

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NeuralModels

Theano编写的神经网络库

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CatsVSDogs

使用预训练的VGG16模型来解决Kaggle的猫狗识别比赛

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TheanoModels

Theano编写的神经网络库

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STSGS

Sequence-To-Sequence-Generation-Skip-Thoughts,在这部分中,我们将使用Python从头开始实施一个完整的循环神经网络,并使用Theano进行优化,该工具是一个在GPU上执行操作的库。

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WaveNetTheano

WaveNet的实现:原始音频的生成模型

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Punctuator

一个具有注意机制的双向循环神经网络模型,用于恢复未分段文本中的缺失标点符号

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MusicAutoTagging

一个theano音乐自动标记模型

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TheanoLights

Theano-Lights是一个基于Theano的研究框架,它提供了几个最近的深度学习模型的实现和一个方便的训练和测试功能。 这些模型不像在大多数深入学习平台中一样隐藏并分散在抽象层次之后,从而在学习和研究过程中实现透明度和灵活性。

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NTM-Lasagne

NTM-Lasagne是使用Lasagne库在Theano中创建神经图灵机(NTM)库。 该库的特点: 神经图灵机层NTMLayer,其所有组件(控制器,磁头,内存)都可完全自定义。 两种类型的控制器:前馈DenseController和“vanilla”循环式RecurrentController。 用于显示NTM的内部机制的仪表板。 发电机从算法任务中抽取示例。\"

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Merlin

该存储库包含基于神经网络(NN)的语音合成系统,在爱丁堡大学语音技术研究中心(CSTR)开发。Merlin是用于构建用于统计参数语音合成的深层神经网络模型的工具包。 它必须与前端文本处理器(例如Festival)和声码器(例如STRAIGHT或WORLD)组合使用。该系统是用Python编写的,依赖于Theano数值计算库。Merlin配有食谱(本着Kaldi自动语音识别工具包的精神),向您展示如何构建最先进的系统。Merlin是免费软件,分布在Apache许可证版本2.0下,允许无限制的商业和非商业用途。Merlin兼容于:Python 2.7-3.6。

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Mematus

\"用于神经机器翻译的基于注意的编码器 - 解码器模型 这个包是基于Kyunghyun Cho等人的dl4mt教程(https://github.com/nyu-dl/dl4mt-tutorial)。它用于在WMT 16共享翻译任务中制作顶级评分系统。 对Nematus的更改包括: 新的架构变体,以提高性能 综合解码(和新的翻译API来支持它) 解码器的n最佳输出 评分脚本(给出平行语料库)和挽回(n最佳输出) 可用性改进: 命令行界面进行培训 更多的输出选项(注意权重,字级概率)和可视化脚本 执行任意验证脚本(为BLEU提前停止) 词汇文件和模型参数以JSON格式存储(向后兼容加载) 服务器模式\"

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DeepJazz

使用Keras&Theano,两个深度学习库来制作爵士乐。 具体是构建一个双层LSTM,从给定的MIDI文件中学习。 它使用深刻学习、AI技术为Google的AlphaGo和IBM的沃森提供音乐。

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Siamese

此项目显示了如何使用Lasagne和Theano来训练The siamese network,包括:DeepID,DeepID2,Chopra等。 还包括一个使用自定义卷积网络的预训练模型。

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TheanoLM

TheanoLM是一种使用Python库Theano实现的经常性神经网络语言建模工具。 Theano允许用户非常方便地自定义和扩展神经网络,仍然产生可以利用多个GPU或CPU进行并行计算的高效代码。 TheanoLM允许用户指定任意的网络架构。 可以轻松实现新的层类型和优化方法。

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DeepMind

Google旗下的DeepMind,是由人工智能程序师兼神经科学家戴密斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)等人联合创立,是前沿的人工智能企业,其 将机器学习和系统神经科学的最先进技术结合起来,建立强大的通用学习算法。此项目实现的DeepMind DNC模型

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DeepCTR

一个深度神经网络算法模型预测广告点击率

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