实用机器学习

CRF_matlab_条件随机场_

matlab实现CRF基础模型，CRF chain

条件随机场

”关于条件随机场学习的一个PPT,是我同学搞研究整理报告用的,共享给大家以供学习!“ 百度文库要资源分，我给下载了，免分提供

条件随机场介绍

条件随机场介绍，但是介绍必须大于50，我就随便写写吧

条件随机场资料

条件随机场资料

条件随机场代码（图像分割）

条件随机场代码（图像分割），可以直接对图像进行分割，也可以用于深度学习网络的后端优化

crf条件随机场模型--matlab源码

crf条件随机场模型--matlab源码

条件随机场 CRF （Matble）源码

% minFunc fprintf('Compiling minFunc files...\n'); mex minFunc/lbfgsC.c % KPM fprintf('Compiling KPM files...\n'); mex -IKPM KPM/repmatC.c % crfChain fprintf('Compiling crfChain files...\n'); mex crfChain/mex/crfChain_makePotentialsC.c mex crfChain/mex/crfChain_inferC.c mex crfChain/mex/crfChain_lossC2.c

Dence CRF 条件随机场图像分割

利用平均场估计对条件随机场的高效实现。用于图像分割

matlab终止以下代码-graph_ensemble:条件随机场模型

matlab终止以下代码graph_ensemble 韩淑婷，2017年4月，2018年9月; 乔纳森·索尔（Jonathan Shor），2018年6月。 概述 该项目在小鼠V1皮质的体内双光子钙成像数据中应用条件随机场模型。 我们在此类成像数据上建立了CRF，以识别与特定外部刺激相对应的代表性神经元集合，并识别能够执行模式完成的核心神经元。 该代码库基于Jebara集团的回购协议。 此代码仅在linux / macOS平台上进行了测试。 需要MATLAB版本R2016b或更高版本。 示例工作流程脚本需要Python 3.5+。 编译依赖 克隆存储库后，在基本目录中运行make 。 注意：请将thirdparty/QPBO-v1.32.src/Makefile （第19行）中的MEX路径更改为系统中的Matlab路径。 在MacOS上，需要XCode进行编译。 资料格式 两个二进制峰值矩阵应存储在.mat文件中，变量名称为data和stimuli 。 data需要是按神经元数量对应的帧数，与神经元记录相对应。 stimuli需要是按stimuli数量的帧数，对应于每个刺激的存在时间。

史上最牛b的linux教教程

linux学习笔记

史上最牛PPT教程：阿文，我懂个P全五季度

我之前在锐普发过，好评如潮。此次整理了《我懂个P前传》和五季文件一起发出，是想帮助到更多的人。 整理;David_文奇

【EPS精品教程】史上最牛EPS说明文档大全（23个PDF文档）

史上最牛EPS说明文档大全（23个文档），包括：EPS地理信息工作站概述、EPS平台的安装和运行、应用程序界面、工作流程、常用绘图、常用、数据检查、图形打印、数据输出，文件菜单，绘图菜单，处理菜单，视图菜单，工具菜单，设置菜单，帮助菜单，工作空间，命令行，右键功能，捕捉工具条，快捷键。

史上最牛Linux教程

史上最牛Linux教程。 简单，易学，页数不是很多。

条件随机场(CRF)

这个文档是对条件随机场（Condition Random Field）的简单介绍，介绍清晰简单、浅显，易于理解

crf条件随机场在动作识别方面应用

里面大概几十篇我先前做crf在行为识别上参考过的中文文献，都是比较典型的文章，收获很大。不仅有条件随机场，还有它的改进型等的应用，拿来和大家分享

条件随机场ppt(CRF)

条件随机场，condition random Field ，公式讲解，词性标注，序列标注

CRF条件随机场三大工具包

不错的三类工具包，这里分享下，里面有代码，以及我遇到的一些问题说明。

条件随机场在关系学习中的应用

关系数据有两个特征:第一，我们希望建模的实体之间存在统计依赖关系;第二，每个实体通常都有一组丰富的特性，可以帮助分类；图模型是一种利用实体间依赖结构的自然形式。

matlab开发-随机场表示方法

matlab开发-随机场表示方法。一维随机场的EOLE、OSE和K-L（离散、Galerkin和Nystr_m）方法的实现

基于条件随机场的图像语义分割研究_李经纬.caj

论文仅供学习参考使用。 本文的工作内容聚焦于图像语义分割算法。该算法是深度学习在计算机视觉中的一 个基本方向，具有重要意义。针对目前结合条件随机场的深度神经网络语义分割的局限性，本文提出了基于区域分割以及基于超像素的目标团高阶势能随机场用于进一步优化深度神经网络在图像语义分割方向的表现。这两种高阶团势能对条件随机场的优化性能都有一定的提升。将此模型应用到了基于多列卷积神经网络的人群计数系统的优化上。

如何用简单易懂的例子解释条件随机场（CRF）模型.pdf

如何用简单易懂的例子解释条件随机场（CRF）模型 一篇很好的说明（一个网上的问答）

概率模型与条件随机场--CRF

史上最详细的概率模型和条件随机场文章，英文版。涉及到了crf,em,hmm,ehmm等模型的讲解和推到，图文并茂容易理解，作为入门读物非常适合。

matlab说话代码-marbl:基于边界学习的条件随机场参数

matlab说话代码玛宝 基于边际的条件随机场参数学习。 概述 此实现大致与本文中描述的算法相对应： Justin Domke，《 IEEE模式分析交易》，2013年。 入门 确保您具有支持C ++ 11的编译器。 已知可以使用最新版本的g ++和clang ++。 如果需要并行处理，请安装openMPI和/或验证编译器是否支持openMP。 （可选；请参见下文） 下载。 转到主代码目录，然后以两种方式编辑make.sh脚本。 将compiler变量更改为适合您的系统的变量。 将mpi_compiler变量设置为系统的一个（默认情况下通常为OK）。 运行make.sh脚本。 这将编译libLBFGS并将其安装到本地目录，然后构建infer_MRF ， infer_CRF ， learn_CRF和（如果已安装MPI的话） learn_CRF_mpi可执行文件。 仔细阅读其中的一些内容，以了解您的工作状况。 阅读 。 请注意，Marbl已在Mac OS和Linux下进行了编译，但尚未在Windows下进行过测试。 如果您能够在Windows下进行编译，请发送有关如何进行编译的任何信息。 要

条件随机场(CRF)的Java源代码实现（最新版本）

有详细的算法描述，适合条件随机场的编程爱好者使用，很好的参考作用

stable-diffusion部署需要的包

stable-diffusion部署需要的包

大规模语言模型：从理论到实践

大规模语言模型（Large Language Models，LLM），也称大规模语言模型 或大型语言模型 ，是一种 由包含数百亿以上参数的深度神经网络构建的语言模型，使用自监督学习方法通过大量无标注文 本进行训练。自 2018 年以来，Google、OpenAI、Meta、百度、华为等公司和研究机构都相继发布 了包括 BERT[1]，GPT[6] 等在内多种模型，并在几乎所有自然语言处理任务中都表现出色。2019 年 大模型呈现爆发式的增长，特别是 2022 年 11 月 ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer） 发布后，更是引起了全世界的广泛关注。用户可以使用自然语言与系统交互，从而实现包括问答、 分类、摘要、翻译、聊天等从理解到生成的各种任务。大型语言模型展现出了强大的对世界知识 掌握和对语言的理解。

人工智能大模型介绍.pptx

**内容概要:** 人工智能大模型是近年来迅速发展的技术领域，旨在构建具有人类智能水平的模型。通过大规模数据和深度学习方法，这些模型能够处理自然语言理解、图像识别、自动驾驶等复杂任务。本资源推荐旨在介绍人工智能大模型的相关资源，助您深入了解和应用这一领域的最新进展。 **适用群体:** 本资源推荐适用于各类人群，对人工智能大模型感兴趣的任何人。对于想要了解和应用人工智能大模型的人来说，这些资源将起到极大的帮助作用。 **使用场景及目标:** 人工智能大模型的应用场景非常广泛。这些模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别、推荐系统等场景中具有重要的应用价值。通过使用这些模型，您可以实现智能问答系统、图像识别应用、人脸识别技术、智能推荐等多种目标。 **其他说明:** - GitHub代码库：推荐查阅优秀的开源代码库，如OpenAI的GPT系列、Google的BERT和Facebook的DALL·E等，在这些仓库中，您可以找到相关的论文、实现代码和预训练模型。 - 研究论文：大量的人工智能大模型的研究论文可供参考。

21个免费无限制免登录chatgpt资源， OpenAI GPT-4\3.5 模型的智能对话链接

这个 GPT 链接是 OpenAI 的 GPT-3.5、4 模型，它是目前最先进的自然语言处理模型之一。使用这个链接可以让你与该模型进行实时对话，输入文本后，该模型会给出一个智能的、语义正确的回答。这个链接可以用于多种场景，例如智能客服、智能助手等。基于 GPT-3.5、4 模型的强大能力，它可以提供高质量的自然语言理解和生成功能，为人们的生活和工作带来便利。