深度学习综述材料

深度学习-LeCun、Bengio和Hinton的联合综述，3位人工智能领域的大牛，bibibi发声，大家只管认真听讲，做好笔记

关于深度学习的综述与讨论_胡越仅用于学习交流，禁止用于商业用途

人体行为识别分两个过程：特征表征和动作的识别及理解。

本文综述了基于深度学习的图像语义分割技术的最新进展，包括卷积神经网络、数据增强、迁移学习等关键技术的应用。其中，本文详细介绍了深度学习在图像语义分割中的应用和优势。同时，本文还对近年来的相关研究进行了

本文综述了深度学习在物体检测问题上的研究进展。介绍了物体检测的背景和重要性，概述了传统物体检测方法的局限性，并详细介绍了深度学习在物体检测中的应用。重点讨论了基于深度学习的目标检测算法，如Faster

植物病害深度学习检测识别文献综述，涵盖了30余篇相关文献的汇总总结。这些文献的内容广泛而深入，覆盖了植物病害的多个方面。从叶片的病斑识别到根部的疾病检测，深度学习技术在植物保健领域发挥着越来越重要的作

自动驾驶一直是人工智能应用中最活跃的领域。几乎在同一时间，深度学习的几位先驱取得了突破，其中三位(也被称为深度学习之父)Hinton、Bengio和LeCun获得了2019年ACM图灵奖。这是一项关于

深度神经网络在拥有大量数据集和足够的计算资源的情况下能够取得巨大的成功。然而,他们快速学习新概念的能力相当有限。元学习是解决这一问题的一种方法,通过使网络学会如何学习。

基于深度学习的时间序列算法综述,包含LSTM、RNN、以及其它变体与应用

深度学习(PyTorch) 该存储库包含与Udacity的有关的材料。 它由一堆用于各种深度学习主题的教程笔记本组成。 在大多数情况下,笔记本会引导您实现诸如卷积网络,循环网络和GAN等模型。 还涉及