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Deep-Cross-Modal-Hashing：在PyTorch中实现的深度学习交叉模态哈希

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简介：
简介：Deep-Cross-Modal-Hashing是基于PyTorch框架的一种深度学习方法，用于实现高效的跨模态信息检索，通过生成紧凑的二进制码来表示不同类型的多媒体数据。 深层交叉模式哈希（torchcmh）是一个基于PyTorch构建的库，用于深度学习交叉模式哈希。 该库包含以下内容： - 数据可视化基线方法 - 多个数据读取API - 损失函数API 为了使用这个库，请先配置调用数据集。我已经整理了四个数据集（Mirflickr25k、Nus Wide、MS coco 和 IAPR TC-12），如果您需要这些数据集，可以在相应的数据集中下载mat文件和图像文件。 您可以创建自己的模型或利用现有的预训练模型进行使用。我们支持一些预训练的模型，请详细了解相关文档以获取更多信息。 所需依赖如下： - torch 0.1.8+ - pytorch 1.0.0+ - tqdm 4

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  • Deep-Cross-Modal-Hashing：在PyTorch中实现的深度学习交叉模态哈希
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    简介：Deep-Cross-Modal-Hashing是基于PyTorch框架的一种深度学习方法，用于实现高效的跨模态信息检索，通过生成紧凑的二进制码来表示不同类型的多媒体数据。 深层交叉模式哈希（torchcmh）是一个基于PyTorch构建的库，用于深度学习交叉模式哈希。 该库包含以下内容： - 数据可视化基线方法 - 多个数据读取API - 损失函数API 为了使用这个库，请先配置调用数据集。我已经整理了四个数据集（Mirflickr25k、Nus Wide、MS coco 和 IAPR TC-12），如果您需要这些数据集，可以在相应的数据集中下载mat文件和图像文件。 您可以创建自己的模型或利用现有的预训练模型进行使用。我们支持一些预训练的模型，请详细了解相关文档以获取更多信息。 所需依赖如下： - torch 0.1.8+ - pytorch 1.0.0+ - tqdm 4
     
  • Matlab哈希代码-DCHM-CVPR2017：《Deep Cross-Modal Hashing》论文的源码
    优质
    这段简介描述的是CVPR 2017年会议上发表的《Deep Cross-Modal Hashing》论文的相关MATLAB实现代码，提供了一个深度跨模态哈希学习的有效框架。 该包包含论文《深度跨模式散列》（CVPR-2017）的源代码，作者为蒋庆元和李武俊。 我们建议您使用MATLAB版本来运行DCMH算法。如果您需要IAPRTC12数据集和NUS-WIDE数据集，请联系qyjiang24#gmail.com或liwujun#nju.edu.cn。
     
  • 深度度量学习方法在Chainer中的实现：Deep Metric Learning
    优质
    本文章介绍了深度度量学习方法及其在Chainer框架下的具体实现方式，探讨了如何利用深度神经网络优化相似性度量。 在深度度量学习领域内有几种方法的实现包括：Proxy-NCA、N对损失（N-pair loss）、提升结构（lifted structuring）以及群集丢失（cluster loss）。此外，还有角度损失这一概念及其依赖关系。安装相关库时使用以下命令： ``` pip install cupy==4.2.0 pip install chainer==4.2.0 pip install fuel==0.2.0 pip install tqdm ```
     
  • Deep-Head-Pose：利用PyTorch实现的头部姿态估算深度学习方法
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    Deep-Head-Pose是基于PyTorch框架的一种先进的头部姿态估计算法，通过深度学习技术精确捕捉和分析面部旋转角度。 Hopenet是一个准确且易于使用的头部姿势估计网络，在300W-LP数据集上进行了训练，并在真实环境中展示了良好的定性性能。关于方法和定量结果的详细信息，请参考CVPR Workshop的相关资料。 要使用Hopenet，您需要安装特定软件包（除了常用的numpy库之外）。运行该模型目前还需要一个GPU的支持。如果您想通过dlib人脸检测在视频上进行测试（可能会出现头部中心跳跃的情况），可以执行以下命令：python code/test_on_video_dlib.py --snapshot PATH_OF_SNAPSHOT --face_model PATH
     
  • PyTorch中的深度学习实战
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    本书专注于使用PyTorch框架进行深度学习实践，涵盖神经网络构建、模型训练及优化等核心内容。适合希望利用Python语言快速开发深度学习应用的读者阅读。 本系列课程涵盖了深度学习中的经典网络架构，并结合计算机视觉与自然语言处理两大核心模块进行原理分析及项目实战。通过通俗易懂的方式讲解CNN（卷积神经网络）和RNN（循环神经网络）模型，使用当下最主流的PyTorch框架来进行实际操作演练。选取当前NLP（自然语言处理）和CV（计算机视觉）领域中的经典项目与解决方案进行深入探讨，并基于真实数据集展开详细的网络架构分析及实例应用。课程风格通俗易懂，旨在以接地气的方式引导同学们进入AI领域，并提供所有所需的数据以及项目的源代码支持。
     
  • 实践中的深度学习（PyTorch）
    优质
    《实践中的深度学习（PyTorch）》是一本专注于使用PyTorch框架进行深度学习应用开发的手册，内容涵盖了从基础概念到高级技巧的全面指导。 希望参考《动手学深度学习（Pytorch）》中的d2lzh_pytorch资源。
     
  • 交叉熵误差在深度学习中的应用原理
    优质
    简介：本文探讨了交叉熵误差在深度学习模型训练中的重要作用及其工作原理，分析其如何有效衡量预测值与真实标签间的差异，并优化分类问题的性能。 在深度学习领域，交叉熵误差是一种常用的损失函数。它用于衡量模型预测值与实际标签之间的差异，并且广泛应用于分类问题的训练过程中以优化神经网络参数。 交叉熵误差之所以受欢迎是因为它可以有效地评估概率分布间的相似度：当预测的概率分布接近真实标签的实际分布时，其值会较小；反之则较大。在二元或多元分类任务中使用该函数可以提升模型对复杂数据集的学习效果和泛化能力。
     
  • 深度强化学习：在PyTorch中的DQN、SAC、DDPG、TD3等深度RL实现
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    本书深入讲解了如何使用PyTorch框架实现多种深度强化学习算法，包括DQN、SAC、DDPG和TD3，是掌握现代智能决策系统技术的绝佳资源。 使用Pytorch实现的深度强化学习算法列表如下： 关于深入探讨实验结果： - 离散环境：LunarLander-v2 - 连续环境：Pendulum-v0 所涉及的具体算法包括： 1. DQN（Deep Q-Network） 2. VPG（Vanilla Policy Gradient） 3. DDPG（Deterministic Policy Gradient） 4. TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient） 5. SAC（Soft Actor-Critic） 6. PPO（Proximal Policy Optimization） 使用方法： 只需直接运行文件中的相应算法。 在学习这些算法的过程中，由于它们来自不同的来源，因此各个算法之间没有通用的结构。 未来计划：如果有时间，我将为电梯控制系统添加一个简单的强化学习程序，并改进实验结果展示图形。
     
  • 基于 PyTorch 的深度学习 ECG 模型实现
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    本项目采用PyTorch框架，致力于开发高性能的心电图(ECG)深度学习模型，旨在提高心律失常等心脏疾病的诊断准确率与效率。 PyTorch 是一个流行的开源深度学习框架，在构建各种人工智能模型方面被广泛使用。在心电图（ECG）领域，研究人员利用 PyTorch 开发深度学习模型来识别心脏疾病和异常情况。这些模型可以从心电图数据中提取复杂的特征，帮助医生进行准确的诊断和预测。 一种常见的用于 ECG 的深度学习模型是卷积神经网络 (CNN)，它能够有效地从时间序列数据中捕获模式与特征。研究人员使用 PyTorch 构建 CNN 模型，输入为原始的心电图信号，输出则是心脏状态的分类或预测结果。通过大量心电图数据训练后，CNN 模型可以自动学习识别不同心脏疾病的模式，并提高诊断准确性和效率。 除了 CNN 之外，循环神经网络 (RNN) 和长短时记忆网络 (LSTM) 等模型也被应用到 ECG 分析中。这些模型能够处理时间序列数据，在 PyTorch 中实现也很容易。通过组合不同的神经网络层，研究人员可以构建复杂的深度学习架构来更好地理解和分析心电图数据。 PyTorch 提供了丰富的工具和库以简化深度学习模型的开发与训练过程。借助于自动微分功能以及 GPU 加速计算等特性，研究人员能够优化其模型并加快训练速度。
     
  • Deep-SVDD-PyTorch: PyTorch下的深度SVDD异常检测实现
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    简介：Deep-SVDD-PyTorch是一款基于PyTorch框架开发的深度支持向量数据描述（SVDD）工具包，适用于进行高效的异常检测任务。 深度SVDD的PyTorch实现该存储库提供了我们ICML 2018论文“深度一类分类”中介绍的Deep SVDD方法的实现。如果您使用我们的作品，请引用以下文章： @InProceedings{pmlr-v80-ruff18a, title = {Deep One-Class Classification}, author = {Ruff, Lukas and Vandermeulen, Robert A. and G{\o}rnitz, Nico and Deecke, Lucas and Siddiqui, Shoaib A. and Binder, Alexander and M{\u}ller, Emmanuel and Kloft, Marius}, booktitle = {Proceedings of the International Conference on Machine Learning}, year = {2018} }