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DeepHash:深度学习和散列的广泛组件

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Python

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深哈希用于深度学习和散列的基本 Python 模块

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DeepHash-pytorch:一些深度哈希算法的实现，包括DPSH，DSH，DHN，HashNet，DSDH，DTSH，DFH，GreedyHash，CSQ

深哈希火炬一些Deep Hash算法基线的实现。怎么跑我的环境是 python==3.7.0 torchvision==0.5.0 pytorch==1.4.0 您可以轻松地训练和测试任何算法 pyhon DSH.py pyhon DPSH.py pyhon DHN.py pyhon DSDH.py 如果您有任何问题，请随时通过电子邮件（）与我联系或提出问题。

基于多模式深度学习的一种新型交叉模态散列算法

随着多模式数据在Web上的普及，跨媒体检索已成为研究的热点。现有的跨模式哈希方法假设存在由多模式特征共享的潜在空间，并通过线性投影将异构数据嵌入到联合抽象空间中。。但是，这些方法对数据的噪声很敏感，并且在现实应用中无法使用没有标签的数据和多值数据而缺少值。为了解决这些挑战，本文提出了一种新颖的基于多模式深度学习的哈希（MDLH）算法。特别地，MDLH采用深度神经网络将异构特征编码为紧凑的通

基于深度学习的散列检索技术研究进展

大数据时代，数据呈现维度高、数据量大和增长快等特点。面对大量的复杂数据，如何高效地检索相似近邻数据是近似最近邻查询的研究热点。散列技术通过将数据映射为二进制码的方式，能够显著加快相似性计算，并在检索过程中节省存储和通信开销。近年来深度学习在提取数据特征方面表现出速度快、精度高等优异的性能，使得基于深度学习的散列检索技术得到越来越广泛的运用。总结了深度学习散列的主要方法和前沿进展，并对未来的研究方向

对一些深度学习应用的广泛调查-研究论文

深度学习作为机器学习研究的一个独特时代而繁荣起来，其基础是一套算法，这些算法加强了对数据中的高级抽象建模。它试图模仿具有处理和学习复杂输入数据能力的人类智力，并解决不同类型的困难和复杂任务。由于深度学习能够处理不同的输入数据类型，如文本、声音和图像，它已成功应用于各个领域。深度学习研究开发的技术已经影响了对语音识别、自动导航系统、并行计算、图像处理、图像网络、自然语言处理、表示学习、谷歌翻译

MastersPr_Predicting-Human-Pathogen-PPIs-using-Natural-Language-Processing-methods:我们使用深度学习中可用的高级自然语言处理（NLP）方法，并将其应用于人类和鼠疫耶尔森菌的蛋白质。这是通过使用相互作用或不相互作用的每个蛋白质对的氨基酸序列完成的。我们不使用生物学知识，而是相信深层神经网络在训练过程中会隐式学习它们，从而产生与参考研究论文相媲美的结果，后者广泛利用了顺序和网络相关的生物化学特性来进行预测

MastersP_使用自然语言处理方法预测人类病原体PPI 我们使用深度学习中可用的高级自然语言处理（NLP）方法，并将其应用于人类和鼠疫耶尔森菌的蛋白质。这是通过使用相互作用或不相互作用的每个蛋白质对的氨基酸序列完成的。我们不使用生物学知识，而是相信深层神经网络在训练过程中会隐式学习它们，以产生与参考研究论文相媲美的结果，后者广泛利用了顺序和网络相关的生物化学特性来进行预测。

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单向散列函数组件 for ASP

单向散列函数组件 for ASP 目前支持散列函数： SHA-1 输出为160bit MD5 输出为128bit 以后将逐步更新。Of course 免费。类ID: iHash.HashObj 例： demo.asp: <;%@LANGUAGE=";VBSCRIPT"; ...

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阿什自动散列散列https://github.com/subsoap/ahash/archive/master.zip如果您希望在整个项目中都可以使用它，请在本地或愉快地使用它。 local ahash = require("ahash.ahash") AHash允许您获取所需的任何哈希值。 ...

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Graph_Hashing 用Python实现的一些基于图的哈希算法，包括：锚图散列（AGH）多视图锚图散列（MVAGH）-即将实现离散图哈希（DGH）-即将实现多视图离散图散列（MVDGH）-将要实现

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DeepHash-develop.zip （36个子文件）

DeepHash-develop

.project 379B

README.md 335B

test

test_deep_trainer.py 3KB

test_convnet.py 3KB

test_deephash.py 6KB

test_autoencoder.py 2KB

.pydevproject 431B

pyDL

net

__init__.py 0B

mlp.py 2KB

utils

pairwise_dataset.py 940B

mnist.py 293B

__init__.py 517B

rng.py 577B

optimizer

sgd.py 4KB

learning_rule.py 3KB

__init__.py 0B

state.py 4KB

nnlayer

hash.py 3KB

autoencoder.py 3KB

model.py 251B

layer.py 8KB

__init__.py 52B

convae.py 6KB

train.py 456B

functions.py 126B

costs

reconstruct.py 998B

__init__.py 22B

cost.py 2KB

__init__.py 52B

stack.py 1KB

data

dataset.py 4KB

__init__.py 0B

iterator.py 6KB

clarifier

softmax.py 3KB

__init__.py 0B

.travis.yml 1KB

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