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A Survey of Quantum Machine Learning Algorithms
深度学习技术已经成为当前人工智能领域的一个研究热点，其已在图像识别、语音识别、自然语言处理、搜索推荐等领域展现出了巨大的优势，并且仍在继续发展变化。为了能够及时跟踪深度学习技术的最新研究进展，把握深度
近年来,深度学习逐渐成为学科教学领域的一个热点话题。本文采用内容分析法,对国内公开发表的深度学习相关学术、学位论文进行统计分析,从文献年度分布、文献来源、研究热点、研究内容和发展趋势五个方面依次解读,
机器学习方面的三篇短小的文章，关于该领域面临问题，深度学习和稀疏表示的概要介绍。
深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示。这些方法在许多方面都带来了显著的改善，包括最先进的语音识别、视觉对象识别、对象检测和许多其它领域，例如药物发现和基因组学等。
强化学习(reinforcement learning) 是机器学习和人工智能领域的重要分支,近年来受到社会各界和企业的广泛关注。强化学习算法要解决的主要问题是,智能体如何直接与环境进行交互来学习策略
强化学习综述,比较全面,内含详细原理介绍和公式推导
主动学习算法综述
20页的综述报告,基础到最后的神经网络(线性模型-CNN-RNN-数据训练-神经网络优化),适合叫深度学习报告,word版本。温馨提示,没有实质仿真,确定好在下载,比起其他人可谓是良心了
详细解释了boosing算法及其原理 kzxsfing是近年来机器学习领域中一种流行的、用来提高学习精度的算法．本文首先以AdaBoost为铡对 I陪y．ysting算法进行简单的介绍，并对Boost
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