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神经网络与深度学习(吴岸城).pdf+神经网络与深度学习(Michael Nielsen).pdf及代码
由于存储空间和功耗的限制，神经网络模型在嵌入式设备上的存储和计算仍然是一个巨大的挑战。模型压缩作为一种有效的解决方法，受到了越来越多研究者的关注。针对卷积神经网络模型进行了研究，分析了模型中存在的冗余
卷积神经网络基于TensorFlow的深度学习深度增强学习代码NN传统神经网络CNN卷积神经网络RNN递归神经网络LSTM长短期记忆网络GAN生成对抗网络DRL深度增强学习
邱老师的资料，针对循环神经网络进行了详细的讲解，相当棒！
深度学习基石：神经网络与卷积网络神经网络神经元模型：从生物神经元汲取灵感，构建人工神经元模型。激活函数：赋予神经网络非线性能力，模拟复杂函数关系。网络结构：探讨全连接神经网络，理解层级结构与
感知器只能做简单的线性分类任务.Minsky在1969年出版了一本叫Perceptron的书里面用详细的数学证明了感知器的弱点尤其是感知器对XOR异或这样的简单分类任务都无法解决.Minsky认为如果
《神经网络设计》，Martin T.Hagan等著，机械工业出版社，2002年
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神经网络书籍，值得一看。
卷积神经网络（高清版，详细介绍卷积神经网络原理，可编辑内容
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