Deep Belief Network深度信念网络(DBN的Matlab代码)

深度学习DeepLearning中文版深度学习神经网络机器学习程序员圣经

本书主要有三个部分。第一部分是数学和机器学习的基本知识。新手阅读这一部分快速地补充必要的知识，老手也可以通过这一部分进行知识的回顾。该部分简单介绍了线性代数，概率论，优化（主要是梯度下降，因为它是深度

Deep Learning,An MIT Press book,Ian Goodfellow, Yoshua Bengio and Aaron Courville,http://www.deeplea

深度学习-卷积网络、SVM/机器学习python及MATLAB代码实现，附训练集，拿到手就能跑起来、

朴素贝叶斯分类假定类条件独立，即给定样本的类标号，属性的值相互条件独立。这一假定简化了计算。当假定成立时，与其它所有分类算法相比，朴素贝叶斯分类是最精确的。然而，在实践中，变量之间的依赖可能存在。贝叶

目录1.达到的目的2.思路 2.1.强化学习（RL Reinforcement Learing） 2.2.深度学习（卷积神经网络CNN）3.踩过的坑4.代码实现（python3.5）5.运行结果与

深度神经网络真的需要乘法吗？在这里，我们建议仅使用整数加法指令代替浮点乘法指令，将两个IEEE754浮点数相加。.. 我们证明，可以使用此操作以具有竞争力的分类准确性来训练ResNet。我们的建议不需

DeepAdaptiveWaveletNetwork尽管卷积神经网络已成为许多计算机视觉领域的选择方法，但它们仍然缺乏可解释性，并且通常是在繁琐的试错过程中手动设计的。本文旨在通过提出一种深度神经网络

入门深度学习非常好的书籍，里面包含了作者对深度学习的深刻理解和透彻思考，很好的讲述了深度学习的一些基本概念，希望对于大家有所帮助！

DeepNeuralNetworkApplication-ImageClassification