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ode_rnn.zip
共49个文件
sample:11个
head:4个
png:3个
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2020-02-12
10:56:46
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用深度学习建模任何常微分模型。神经常微分方程(Neural ODE),将神经网络与常微分方程结合在一起,用ODE来做预测。不是逐层更新隐藏层,而是用神经网络来指定它们的衍生深度,用ODE求解器自适应地计算输出。
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ode_rnn.zip (49个子文件)
ode_rnn
LICENSE 11KB
assets
ode_c.png 21KB
ode_b.png 23KB
ode_a.png 22KB
rnn_ode_a.py 3KB
README.md 7KB
rnn_ode_b.py 2KB
.git
logs
HEAD 182B
refs
heads
master 182B
remotes
origin
HEAD 182B
packed-refs 114B
info
exclude 240B
index 800B
objects
pack
8f
948bf95ce03ab55a03dbdf689eab39415c8e09 107B
26
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info
9a
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a5
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75
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ce
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fd
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2a
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6e
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0c
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10
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a3
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83
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fc
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34
8187bc26030f3a23fc0f20f3dab77ac05bea83 22KB
13
e5584cb443b28d723a92db6a02ea672a530f22 130B
HEAD 23B
config 307B
refs
heads
master 41B
tags
remotes
origin
HEAD 32B
hooks
pre-applypatch.sample 424B
pre-push.sample 1KB
commit-msg.sample 896B
pre-commit.sample 2KB
applypatch-msg.sample 478B
prepare-commit-msg.sample 1KB
update.sample 4KB
fsmonitor-watchman.sample 3KB
post-update.sample 189B
pre-rebase.sample 5KB
pre-receive.sample 544B
description 73B
.gitignore 2KB
rnn_ode_c.py 3KB
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