github可以找代码吗,如何利用github找到想要的代码
1前馈神经网络(FF或FFNN)和感知器(P)
前馈神经网络和感知器，信息从前端(输入)流向后端(输出)，一般采用反向传播(BP)进行训练。这是一种监督学习。
相应的代码https://github.com/danijar/layered
https://github.com/civisanalytics/muffnn
2径向基函数(RBF)
径向基函数网络是一种以径向基函数为激活函数的前馈神经网络。
相应的代码https://github.com/eugeniashurko/rbfnnpy
3霍普菲尔德网络(HN)
Hopfield网络是一种神经网络，其中每个神经元都与其他神经元相连接。
相应的代码https://github.com/yosukekatada/Hopfield_network
4马尔可夫链(MC或离散时间马尔可夫链，DTMC)
马尔可夫链或离散时间马尔可夫链是BMs和HNs的雏形。
相应的代码马尔可夫链：https://github.com/jsvine/markovify
https://github.com/AndrewWalker/dtmc DTMC
6受限玻尔兹曼机器(RBM)
受限玻尔兹曼机类似于玻尔兹曼机和Hopfield网络。
相应的代码https://github.com/echen/restricted-boltzmann-machines
7个自动编码器(AE)
与FFNN有些类似的自动编码，更像是FFNN的另一种用法，而不是另一种性质完全不同的架构。
相应的代码https://github.com/caglar/autoencoders/blob/master/ae.py
8个稀疏自动编码器(SAE)
稀疏自动编码在某种程度上与自动编码相反。
相应的代码https://github.com/caglar/autoencoders/blob/master/sa.py
9变型自动编码器(VAE)
可变自动编码类似于AE架构，但区别在于：输入样本的一种近似概率分布。这使得它更接近兽王和RBM。
相应的代码https://github.com/mattjj/svae
10降噪自动编码器(DAE)
自动去噪编码也是一种自编码机，不仅需要训练数据，还需要带噪声的训练数据。相应的代码https://github.com/caglar/autoencoders/blob/master/da.py
11个深度信仰网络(DBN)
深度信念网络由若干个受限的玻尔兹曼机或变分自动编码组成。
相应的代码https://github.com/albertbup/deep-belief-network
12个卷积神经网络(CNN或深度卷积神经网络，DCNN)
卷积神经网络
对应代码：
CNN:https://github . com/bamtercelboo/CNN-lstm-bilstm-deep CNN-cl STM-in-py torch/blob/master/models/model _ CNN . py
DCNN:https://github . com/bamtercelboo/CNN-lstm-bilstm-deep CNN-cl STM-in-py torch/blob/master/models/model _ deep CNN . py
13解卷积网络(DN)
反卷积网络，也称为逆图网络，是一种逆卷积神经网络。
相应的代码https://github.com/ifp-uiuc/anna
14深度卷积反图形网络(DCIGN)
深度卷积反图网络实际上是VAE，CNN和DNN分别用于编码和解码。
相应的代码https://github.com/yselivonchyk/TensorFlow_DCIGN
15生成性对抗网络
生成对抗网络，Goodfellow的神化代表作
相应的代码https://github.com/devnag/pytorch-generative-advanced-networks
16个循环神经网络(RNN)
没有必要解释神经网络。做语音和NLP的都不知道，连非AI相关的人都知道。
相应的代码https://github.com/farizrahman4u/recurrentshop
17长/短时记忆(LSTM)
长期记忆网络是RNN的一个变种，可以解决梯度消失/爆炸的问题，无需解释。这几年，它把各大会议都炸了。
对应的代码是3359 github . com/bamter global/CNN-LSTM-比尔斯特姆-迪普CNN-cl STM-in-py torch/blob/master/models/model _ lstm . py
18个门控循环单元(GRU)
门单元，类似于LSTM的定位，是LSTM的简化版。
对应的代码是3359 github . com/BamterCelboo/CNN-LSTM-比尔斯特姆-迪普CNN-cl STM-in-py torch/blob/master/models/model _ gru . py
19神经图灵机(NTM)
图灵机，LSTM的抽象，来窥探LSTM的内部细节。能够读取、写入和修改状态。
相应的代码https://github.com/MarkPKCollier/NeuralTuringMachine
20个双向递归神经网络、双向长/短时记忆网络和双向门控递归单元（分别为比尔恩、比尔斯特姆和BiGRU)
双向循环神经网络、双向长短期记忆网络和双向门控循环单元，把RNN，双向的LSTM、GRU双向，不再只是从左到右，而是既有从左到右又有从右到左。
对应的代码：
比尔STM:https://github。com/bamtercelboo/CNN-lstm-bil STM-deep CNN-cl STM-in-py torch/blob/master/models/model _ bil STM。巴拉圭
大ru:https://github。com/bamtercelboo/CNN-lstm-bilstm-deep CNN-cl STM-in-py torch/blob/master/models/model _ big ru。巴拉圭
21深层剩余网络(DRN)
深度残差网络，是非常深的FFNN，它可以把信息从某一层传至后面几层（通常2-5层)。
对应的代码https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networks
22个回声状态网络(ESN)
回声状态网络，是另一种不同类型的（循环)网络。
对应的代码https://github.com/m-colombo/Tensorflow-EchoStateNetwork
23台极限学习机(榆树)
极限学习机，本质上是随机连接的FFNN。
对应的代码https://github.com/dclambert/Python-ELM
24台液态机器(LSM)
液态机，跟教育上低能的类似，区别是用阈值激活函数取代了乙状结肠的激活函数。
对应的代码https://github.com/kghose/Liquid
25支持向量机(SVM)
支持向量机，入门机器学习的人都知道
对应的代码https://github.com/ajtulloch/svmpy
26科霍宁网络(KN，也称为自组织（特征)映射、SOM、qxdyl)
网络网络，也称之为自组织（特征)映射。
对应的代码KN/SOM:https://github。com/mljs/SOM
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