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SchNetPack：适用于原子系统的深度神经网络工具包

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简介：
简介：SchNetPack是一款针对原子系统设计的深度学习框架，旨在简化分子与材料科学中基于神经网络模型的研究和应用开发。 SchNetPack旨在为原子系统提供易于使用的深度神经网络模型，这些模型能够直接用于训练与应用，并且支持自定义架构的扩展。当前提供的模型包括： - SchNet：一种端到端连续过滤器CNN，适用于分子和材料。 - wACSF：原子为中心的加权对称函数。 我们将继续努力改进文档、增加更多数据集的支持及提供更多的功能选项。 安装要求： - Python3 - 日月光麻木PyTorch（> = 0.4.1） - h5py 可选依赖项： - tensorboardX 注意：我们建议使用GPU进行神经网络的训练。 可以通过pip命令直接安装SchNetPack: ``` pip install schnetpack ``` 或者从源代码进行安装，步骤如下： 克隆GitHub上的存储库并进入目录 ```shell git clone https://github.com/atomistic-machine-learning/schnetpack.git cd schnetpack ```

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  • SchNetPack：适用于原子系统的深度神经网络工具包
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    简介：SchNetPack是一款针对原子系统设计的深度学习框架，旨在简化分子与材料科学中基于神经网络模型的研究和应用开发。 SchNetPack旨在为原子系统提供易于使用的深度神经网络模型，这些模型能够直接用于训练与应用，并且支持自定义架构的扩展。当前提供的模型包括： - SchNet：一种端到端连续过滤器CNN，适用于分子和材料。 - wACSF：原子为中心的加权对称函数。 我们将继续努力改进文档、增加更多数据集的支持及提供更多的功能选项。 安装要求： - Python3 - 日月光麻木PyTorch（> = 0.4.1） - h5py 可选依赖项： - tensorboardX 注意：我们建议使用GPU进行神经网络的训练。 可以通过pip命令直接安装SchNetPack: ``` pip install schnetpack ``` 或者从源代码进行安装，步骤如下： 克隆GitHub上的存储库并进入目录 ```shell git clone https://github.com/atomistic-machine-learning/schnetpack.git cd schnetpack ```
     
  • TKDNN：适用于NVIDIA Jetson平台的高性能深度神经网络库与工具包
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    简介：TKDNN是专为NVIDIA Jetson设计的一款高效能深度神经网络库及工具包，旨在优化Jetson平台上的AI应用性能。 tkDNN 是一个利用 cuDNN 和 tensorRT 原语构建的深度神经网络库，专门针对 NVIDIA Jetson 开发板设计。该库已经在 TK1（分支 cudnn2）、TX1、TX2、AGX Xavier、Nano 以及多个离散 GPU 上进行了测试。该项目的主要目标是最大限度地利用 NVIDIA 板卡资源，以实现最佳的推理性能。tkDNN 不支持训练功能。 如果您在研究中使用了 tkDNN，请引用相关文献： @inproceedings{verucchi2020systematic, title={A Systematic Assessment of Embedded Neural Networks for Object Detection}, author={Verucchi, Micaela and Brilli, Gianluca and Sapienza, David}
     
  • 神经网络工具包
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    神经网络工具包是一套用于构建和训练人工神经网络的软件库或框架，广泛应用于机器学习、数据挖掘等领域。 Matlab神经网络算法的程序包包含了各种应用。
     
  • 深度学习工具箱：分析深度神经网络的利器
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    深度学习工具箱提供强大的功能与模块，助力研究者和工程师构建、训练及评估复杂的深度神经网络模型，是进行机器学习项目开发不可或缺的资源。 深度学习工具箱（开发阶段） 这是一组用于分析和可视化深度神经网络的工具。 该工具箱最初的目的是为了可视化网络以解决图像分类任务。这项工作的动机源于以下论文： Jason Yosinski，Jeff Clune，Anh Nguyen，Thomas Fuchs 和 Hod Lipson 在2015年国际机器学习大会（ICML）的深度学习研讨会上发表的研究成果。 主要设计目标包括但不限于： 模块化：可以在通用核心功能的基础上添加新的工具 框架不可知性：该工具箱应支持不同的神经网络框架，例如TensorFlow、Torch和Caffe等。 清晰的API：定义接口以便在其他程序中使用这些工具 全面的命令行界面（CLI）：允许从命令行或脚本运行所有工具 易于使用的图形用户界面（GUI）：提供对工具直观的操作方式 这项工作目前仍在进行之中。以下记录了一些已经实现的功能。 功能性： 展示了用于不同形状分类任务的网络可视化示例 主窗口包括选定层的激活情况
     
  • 神经网络与机器学习模型的可视化工具——适用于深度学习
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    本工具专为深度学习设计，提供神经网络及机器学习模型的高效可视化服务，助力用户深入理解复杂算法结构和运行机制。 支持ONNX（.onnx，.pb，.pbtxt），Keras（.h5，.keras），Caffe（.caffemodel，.prototxt），Caffe2（predict_net.pb，predict_net.pbtxt），MXNet（.model，-symbol.json）和ncnn（.param）以及TensorFlow模型的可视化。
     
  • MATLAB神经网络工具包
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    MATLAB神经网络工具包是用于构建、训练和仿真人工神经网络的强大软件环境，广泛应用于模式识别、数据分类及函数逼近等领域。 MATLAB神经网络工具箱的讲义涵盖了各种网络结构和数据结构的内容。
     
  • 机器学习、深度学习、神经网络与深度神经网络.docx
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    本文档探讨了机器学习的基础概念，并深入解析了深度学习及其核心组件——神经网络和深度神经网络的工作原理和发展现状。 1.1 机器学习算法 随着多年的发展，机器学习领域已经涌现出了多种多样的算法。例如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、K均值聚类（K-Means）、随机森林、逻辑回归和神经网络等。 从这些例子可以看出，尽管神经网络在当前的机器学习中占据了一席之地，但它仅仅是众多算法之一。除了它之外，还有许多其他重要的技术被广泛使用。 1.2 机器学习分类 根据学习方式的不同，可以将机器学习分为有监督、无监督、半监督和强化学习四大类： - **有监督学习**：这种类型的学习涉及带有标签的数据集，在这些数据集中每个样本都包含特征X以及相应的输出Y。通过这种方式，算法能够从标记好的示例中进行训练，并逐步提高预测准确性。 - **无监督学习**：在这种情况下，提供给模型的是未标注的输入变量集合（即只有X），没有明确的目标或结果标签供参考。目标是让机器找出数据中的内在结构、模式或者群组等信息。 - **半监督学习**：该方法结合了有监督和无监督的特点，在训练过程中既利用带有标签的数据，也使用大量未标记的信息来改进模型性能。 - **强化学习**：这是一种通过试错机制进行的学习方式。在这种框架下，智能体（agent）执行操作并根据环境反馈获得奖励或惩罚作为指导信号，从而学会如何采取行动以最大化长期累积回报。 半监督方法的一个优点是它只需要少量的标注数据就能实现有效的训练，并且避免了完全依赖于无标签信息可能带来的不确定性问题。
     
  • 关于深度神经网络的调研
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    本研究旨在探讨和分析当前深度神经网络技术的发展趋势、关键技术和应用领域，为相关领域的研究者提供参考。 文档对前馈神经网络、自动编码器、卷积神经网络、循环神经网络以及生成对抗网络进行了简要介绍，并总结了它们的应用方向及相关论文。
     
  • BCI_MI_CSP_DNN.rar_深度神经网络分类_原理图_神经网络_脑电特征
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    本资源包包含基于深度神经网络（DNN）分类脑机接口（BCI）信号的代码和文档，采用CSP方法提取脑电信号特征。适合研究与学习使用。 BCI_MI_CSP_DNN是一个基于Matlab的运动图像脑电信号分类程序。该程序利用了Matlab深度学习工具箱，并结合CSP（共同空间模式）与DNN（深度神经网络）算法进行开发，旨在提高对脑电图信号的分析和分类能力。研究团队在BCI竞赛II数据集上进行了实验测试，提出了基于深度学习的新方法来处理运动图像相关的脑电信号。 具体来说，在预处理原始脑电图信号后，我们使用CSP技术提取特征矩阵，并将其输入到DNN中进行训练与分类操作。通过优化的框架设计和参数调整，我们在BCI Competition II Dataset III上取得了83.6%的准确率，展示了该方法的有效性和潜力。