本项目包含基于 TensorFlow 的深度学习基础教程源码,并提供卷积神经网络的实际应用案例。
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卷积神经网络经典结构,yannlecun的LeNet与Alex的AlexNet、以及网络中公式的推导证明,绝对是学习卷积神经网络的必备,一起学习,加油!
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神经网络 & 深度学习 基础知识;图像的特征;经典的图像特征之Haar 特征;Haar 特征实例人脸检测;Haar 特征的不足之处;最基本的决策模型感知器;较为复杂的感知器多层感知器;学习是靠
MichaelNielsen的《NeuralNetworksandDeepLearning》的完全中文版(英文版网址http://neuralnetworksanddeeplearning.com/)
《神经⽹络和深度学习》是⼀本免费的在线书。本书会教会你: • 神经⽹络,⼀种美妙的受⽣物学启发的编程范式,可以让计算机从观测数据中进⾏学习 • 深度学习,⼀个强有⼒的⽤于神经⽹络学习的众多技术的集合
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神经网络与深度学习讲义仅用于学习交流不能用于商业目的
复旦大学老师邱锡鹏出品。邱老师主要研究统计机器学习、自然语言处理以及对话系统/自动问答系统,此前还开源过一个全新的自然语言处理工具FastNLP:https://github.com/FudanNLP
神经网络与深度学习.pdf
著名的《神经网络与深度学习》,(美)Michael Nielsen 著,中文epub
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