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DeepHash：用于深度学习哈希的开源工具包

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简介：
简介：DeepHash是一款专为深度学习社区设计的开源工具包，旨在简化和加速基于深度学习的哈希算法的研究与应用开发过程。 DeepHash 是一个轻量级的深度学习哈希库，它实现了最新的深度哈希与量化算法。我们致力于持续地在该工具包中实施更加具有代表性的深度哈希模型，并欢迎其他研究人员基于我们的框架贡献新的深层哈希模型，我们将公开宣布对该项目的所有贡献。 已实现的具体模型包括： - DQN：曹悦、龙明生、王建民、韩涵和温庆福于2016年在AAAI人工智能大会上发布的成果。 - DHN：韩涵、龙明生、王建民及曹跃同样是在2016年的AAAI会议上展示的研究工作。 - DVSQ：由曹悦，龙明胜，王建民以及刘诗辰于2017年在IEEE计算机视觉与模式识别会议（CVPR）上发表的成果。 - DCH：曹悦、龙明生、刘斌和王建民在2018年的IEEE CVPR会议上展示的研究工作。 - DTQ：由刘斌，曹岳，龙明生以及王敬东于2018年在ACM多媒体（ACMMM）上发表的成果。 请注意，DTQ 和 DCH 已经得到了更新。而DQN、DHN和DVSQ可能需要进一步验证或改进。

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  • DeepHash：用于深度学习哈希的开源工具包
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    简介：DeepHash是一款专为深度学习社区设计的开源工具包，旨在简化和加速基于深度学习的哈希算法的研究与应用开发过程。 DeepHash 是一个轻量级的深度学习哈希库，它实现了最新的深度哈希与量化算法。我们致力于持续地在该工具包中实施更加具有代表性的深度哈希模型，并欢迎其他研究人员基于我们的框架贡献新的深层哈希模型，我们将公开宣布对该项目的所有贡献。 已实现的具体模型包括： - DQN：曹悦、龙明生、王建民、韩涵和温庆福于2016年在AAAI人工智能大会上发布的成果。 - DHN：韩涵、龙明生、王建民及曹跃同样是在2016年的AAAI会议上展示的研究工作。 - DVSQ：由曹悦，龙明胜，王建民以及刘诗辰于2017年在IEEE计算机视觉与模式识别会议（CVPR）上发表的成果。 - DCH：曹悦、龙明生、刘斌和王建民在2018年的IEEE CVPR会议上展示的研究工作。 - DTQ：由刘斌，曹岳，龙明生以及王敬东于2018年在ACM多媒体（ACMMM）上发表的成果。 请注意，DTQ 和 DCH 已经得到了更新。而DQN、DHN和DVSQ可能需要进一步验证或改进。
     
  • DeepHash：用于深度学习哈希的Python开源软件包
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    简介：DeepHash是一款专为深度学习哈希设计的Python开源工具包。它提供了丰富的功能和灵活的架构，方便研究者快速实现并评估各种深度哈希算法。 An Open-Source Package for Deep Learning to Hash (DeepHash)
     
  • AutoGluon: 用于深度学习的Python AutoML工具包
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    AutoGluon是一款先进的Python库，专为实现自动化机器学习（AutoML）而设计，特别适用于深度学习任务，可轻松优化模型选择和调参过程。 AutoGluon 是一个自动化的机器学习工具包，专为深度学习设计。它能够简化复杂的机器学习任务执行过程，并帮助您在实际应用中快速实现高性能的预测模型。 使用 AutoGluon，仅需编写少量代码就可以针对图像、文本和表格数据训练并部署高精度的深度学习模型。 开始使用： 首先通过命令行安装所需包： ```python pip install mxnet autogluon ``` 然后导入相关模块及准备训练与测试集的数据。 ```python from autogluon import TabularPrediction as task train_data = task.Dataset(file_path=path/to/your/train/data.csv) test_data = task.Dataset(file_path=path/to/your/test/data.csv) predictor = task.fit(train_data=train_data, label=label_column_name, output_directory=output/location/) ```
     
  • MATLAB深度学习工具包
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    MATLAB深度学习工具包是MathWorks公司开发的一款基于MATLAB环境的数据并行计算软件包，专为构建、管理与部署深度学习模型而设计。它支持丰富的网络架构和GPU加速，让研究人员能够高效地训练复杂的神经网络模型。 压缩文件包含三个常用的Matlab深度学习工具箱：DeeplearningToolbox、libsvm和matconvnet。使用这些工具箱时，请直接将它们添加到MATLAB的Toolbox路径下即可。每个工具箱中都有一些示例，可以在这些例子的基础上编写自己的神经网络结构。
     
  • Matlab深度学习工具包
    优质
    MATLAB深度学习工具包提供了一套全面的功能，用于设计、训练和部署深度神经网络模型。它支持多种类型的网络架构，并集成了大量预训练模型与示例数据集，极大地简化了复杂算法的应用开发过程。 在深度学习领域中，RBM（Restricted Boltzmann Machine）的Matlab代码工具包可以帮助更好地理解深度学习的概念和技术细节。
     
  • 深度学习工具包（DeepLearningToolbox）
    优质
    深度学习工具包(DeepLearningToolbox)是一套用于构建和训练神经网络的软件库，支持多种深度学习模型的研发与应用。 深度学习工具箱提供了多种神经网络模型的实现方法。以下是使用该库进行不同类型的神经网络训练的例子： 1. **深层信念网络（DBN）**： ```matlab function test_example_DBN() % 加载MNIST数据集，预处理输入值为0-1区间。 [train_x, train_y] = load_mnist(training); % 初始化深度信念网参数 dbn = struct(); dbn.layers{1} = 784; dbn.layers{2} = 500; dbn.layers{3} = 250; dbn.layers{4} = 10; % 训练DBN end ``` 2. **受限玻尔兹曼机（RBM）**： ```matlab function test_example_RBM() [train_x, train_y] = load_mnist(training); rbm = struct(); rbm.inputSize = size(train_x,1); rbm.hiddenSize = 50; % 训练RBM模型。 end ``` 3. **神经网络（NN）**： ```matlab function test_example_NN() [train_x, train_y] = load_mnist(training); % 标准化数据 [train_x, mu, sigma] = zscore(train_x); nn = struct(); nn.layers{1} = size(train_x,2); nn.layers{2} = 50; nn.layers{3} = length(unique(train_y)); % 训练神经网络 end ``` 4. **深度信念网到前馈神经网络的转换（DBN to FFNN）**： ```matlab function test_example_DBNTOFFNN() [train_x, train_y] = load_mnist(training); dbn = struct(); dbn.layers{1} = size(train_x,2); dbn.layers{2} = 50; % 训练DBN ffnn = convert_dbntoffnn(dbn); % 使用训练好的DBN权重进行前馈神经网络的初始化。 end ``` 这些示例展示了如何使用深度学习工具箱来构建和训练不同的模型，从基础的受限玻尔兹曼机到更复杂的深层信念网。每个例子都包括了数据加载、预处理以及具体的模型定义与训练过程。 此外，该库还支持其他类型的网络架构如卷积神经网络（CNN）等，并提供了丰富的可视化工具帮助用户更好地理解学习过程中发生的情况。
     
  • Matlab深度学习工具包
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    MATLAB深度学习工具包为开发者提供了一个强大的框架，用于构建、训练和部署各种深度神经网络模型。 深度学习Matlab工具包包括NN、CNN、SAE和STL nets等多种网络类型。
     
  • MATLAB深度学习工具包
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    MATLAB深度学习工具包是MathWorks公司提供的用于构建和训练深度神经网络的强大工具，支持图像、时间序列等多种数据类型。 Matlab深度学习工具箱（也称为工具包）提供了一系列用于构建、训练和评估深度学习模型的功能。
     
  • DeepHash-pytorch：若干深度哈希算法的实现，涵盖DPSH、DSH、DHN、HashNet、DSDH、DTSH、DF等
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    DeepHash-pytorch是一个包含了多种深度哈希算法（如DPSH, DSH, DHN, HashNet, DSDH, DTSH和DF）的PyTorch库，用于高效地学习二值代码。 深哈希火炬包含了Deep Hash算法基线的实现。在环境配置为python==3.7.0、torchvision==0.5.0 和 pytorch==1.4.0的情况下，您可以轻松地训练和测试任何算法：运行 DSH.py, DPSH.py, DHN.py 或 DSDH.py。如果您有任何问题，请通过电子邮件与我联系。 在DSH.py中添加了以下代码： 如果 cifar10-1 == config[dataset] and epoch > 29: P, R = pr_curve(trn_binary.numpy(), tst_binary.numpy(), trn_label.numpy(), tst_label.numpy()) print(fPrecision)
     
  • DREAMPlace：采用深度学习工具包的VLSI布局-源码
    优质
    DREAMPlace是一款基于深度学习技术的集成电路物理设计自动化工具包，专为非常大规模集成电路（VLSI）的布局规划而设，提供高效的解决方案和源代码。 梦幻广场启用了深度学习工具包的VLSI放置功能。该工具通过将非线性VLSI放置问题与深度学习训练问题进行类比而开发，并且提高了灵活性和效率，它可以在CPU和GPU上运行。 使用Nvidia Tesla V100 GPU，在ISPD 2005竞赛基准测试中，其在全局排名及合法化方面的性能相比纯CPU实现提升了30倍以上。DREAMPlace还集成了一个由GPU加速的详细布局器，与广泛使用的顺序式CPU方法相比较，该工具能在百万规模的基准上提供约16倍的速度提升。 当安装于没有配备GPU的计算机时，此软件仅支持多线程模式下的CPU运算。