Перейти к содержимому
Compvision.ru

Recommended Posts

http://www.cse.wustl.edu/~kilian/code/code.html

 

На сайте исходники алгоритмов: 

 

1) Large Margin Nearest Neighbors;

2) Maximum Variance Unfolding;

3) Gradient Boosted Regression Trees;

4) Random Forests;

5) marginalized Stacked Denoising Autoencoder;

6) Metric learning for kernel regression;

7) Learning with Marginalized Corrupted Features;

8) Co-training for domain adaptation;

9) Pseudo Multi-View Co-Training;

10) Fast Flux Descriminant Features.

 

 

 

Ну и тапки :) http://tapkee.lisitsyn.me/

 

  • Locally Linear Embedding and Kernel Locally Linear Embedding (LLE/KLLE)
  • Neighborhood Preserving Embedding (NPE)
  • Local Tangent Space Alignment (LTSA)
  • Linear Local Tangent Space Alignment (LLTSA)
  • Hessian Locally Linear Embedding (HLLE)
  • Laplacian eigenmaps
  • Locality Preserving Projections
  • Diffusion map
  • Isomap and landmark Isomap
  • Multidimensional scaling and landmark Multidimensional scaling (MDS/lMDS)
  • Stochastic Proximity Embedding (SPE)
  • PCA and randomized PCA
  • Kernel PCA (kPCA)
  • Random projection
  • Factor analysis
  • t-SNE
  • Barnes-Hut-SNE

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах

Добавлю.

Есть такая открытая штука как torch - набор библиотек для научного программирования. Facebook опубликовал свои наработки в области deep learning в виде дополнений к torch. Можно почитать об этом и на русском языке.

 

P.S. Пусть lua никого не отпугивает - удивительно простой язык, писал на нём несколько лет назад.

  • Like 1

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах

Недавно накопал CAFFE, по моему отличная штука.

Сайт: http://caffe.berkeleyvision.org/

Где взять:

https://github.com/BVLC/caffe

версия для windows x64:

https://github.com/niuzhiheng/caffe

скомпиленные бинарники (win x64):

https://dl.dropboxusercontent.com/u/3466743/caffe-vs2012/standalone.7z

 

 

И еще легкий вариант:

https://github.com/antinucleon/cxxnet

базируется на библиотеке работы с тензорами (CPU + GPU):

https://github.com/tqchen/mshadow 

  • Like 1

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах

Создайте учётную запись или войдите для комментирования

Вы должны быть пользователем, чтобы оставить комментарий

Создать учётную запись

Зарегистрируйтесь для создания учётной записи. Это просто!

Зарегистрировать учётную запись

Войти

Уже зарегистрированы? Войдите здесь.

Войти сейчас


  • Сейчас на странице   0 пользователей

    Нет пользователей, просматривающих эту страницу

×