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搜索资源列表

  1. 斯坦福深度学习教程

  2. 网址：斯坦福深度 学习的教程，练习2的源代码，

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-06-21
    • 文件大小：150528
    • 提供者：ccbuger

  1. 斯坦福深度学习教程练习2

  2. 斯坦福深度学习的教程到的练习2的代码

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-06-21
    • 文件大小：150528
    • 提供者：ccbuger

  1. 深度学习入门教程

  2. 深度学习是最近人工智能领域最火的机器学习方法，该文档作为深度学习的入门教程，对初学者应该有很大帮助。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-02-22
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：zzk2001

  1. caffe配套的深度学习PDF教程

  2. caffe配套的深度学习PDF教程，包括监督学习，非监督学习，识别，检测等。

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2014-11-23
    • 文件大小：85983232
    • 提供者：yangkequn

  1. Y Bengio在CORS/INFORMS’2015上的深度学习教程

  2. Y Bengio在CORS/INFORMS’2015上的深度学习教程。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-07-01
    • 文件大小：54525952
    • 提供者：happytofly

  1. Bengio写的深度学习教程

  2. Bengio写的深度学习教程，推荐阅读学习

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-10-10
    • 文件大小：18874368
    • 提供者：u011704194

  1. Theano深度学习教程Python代码

  2. Theano深度学习教程（Deep Learning Tutorials）Python代码。教程中文翻译版请见我CSDN博客。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2015-10-29
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：ws_20100

  1. 深度学习教程

  2. 深度学习教程，很好的深度学习入门级PPT，详细又仔细，英文版的。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-03-01
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：u013132035

  1. 深度学习教程 0.1（LISA 实验室）20170304

  2. 深度学习教程 0.1（LISA 实验室）20170304

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2017-03-04
    • 文件大小：951296
    • 提供者：wizardforcel

  1. 李宏毅深度学习教程

  2. 台湾大学李宏毅教授的关于深度学习的教程，详细讲述了深度学习理论

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-10-19
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：dyzyrax

  1. Coursera吴恩达深度学习教程中文笔记

  2. deeplearning_ai_books-master.zip Coursera吴恩达深度学习教程中文笔记，由中国海洋大学黄海广博士整理，仅供个人学习使用，github地址： https://github.com/fengdu78/deeplearning_ai_books

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-10-26
    • 文件大小：160432128
    • 提供者：Rock_y

  1. Great-Deep-Learning-Tutorials:大量的深度学习教程和存储库-源码

  2. 深度学习教程 大量的深度学习教程和存储库 通用深度学习教程： [非常棒] [深度学习好教程] [伟大的NLP和深度学习文章] [重要] [很好] [有用] 深度学习对计算机视觉有用的资源： [优秀] 深度学习对自然语言处理（NLP）有用的资源： [优秀] 深度学习模型的量化和提炼： [优秀] [教程] [教程] [教程] 数据科学深度学习： [重要] [良好] [良好] GPU和大型数据集上的Scikit学习算法： 深度学习推荐模型： [很棒] 口语处理（语音处理）： [

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：18432
    • 提供者：weixin_42110038

  1. deep-learning-keras-tf-tutorial:通过这个全面的深度学习教程系列，使用tensorflow2.0，keras和python学习深度学习。 从头开始学习深度学习。 面向初学者的深度学习系列。 Tensorflow

  2. 通过这个全面的深度学习教程系列，使用tensorflow2.0，keras和python学习深度学习。 从头开始学习深度学习。 面向初学者的深度学习系列。 Tensorflow教程，tensorflow 2.0教程。 深度学习python教程。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：22020096
    • 提供者：weixin_42129970

  1. 深度学习教程：从感知器到深层网络

  2. 近些年来，人工智能重新兴起。它已超出学术领域范畴，Google、Microsoft和Facebook几大玩家创建了自己的研发团队，并取得了了一些令人瞩目的成果。这些可以归功于社交网络用户产生的丰富原始数据（大多仍需要再分析）以及通过GPGPUs（通用计算图形处理器）获得的廉价计算能力。但在这些现象之外，人工智能的重新兴起很大程度上得力于AI的一种新趋势，确切地说是在机器学习领域，被称为「深度学习」。在这篇教程中，我将向你介绍深度学习背后一些关键性概念和算法，从最简单的组成单元开始，以此为基础构造

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：538624
    • 提供者：weixin_38621082

  1. ufldl_tutorial：斯坦福无监督特征学习和深度学习教程-源码

  2. 斯坦福大学无监督特征学习和深度学习教程 教程网站： : 稀疏自动编码器 稀疏的自动编码器矢量化实现，对MNIST数据的学习/可视化功能 ：加载MNIST图像 ：加载样本图像以测试稀疏自动编码器 ：用于计算和检查成本和梯度的函数 ：显示可视化功能 ：稀疏的自动编码器成本和梯度函数 ：使用MNIST数据训练稀疏自动编码器并可视化学习的特征 预处理：PCA和美白 实施PCA，PCA增白和ZCA增白 Softmax回归 通过softmax回归（多元逻辑回归）对MNIST数字进行分类 回归

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：861184
    • 提供者：weixin_42162978

  1. 带链接器的深度学习教程：使用链接器的深度学习教程-源码

  2. Chainer深度学习教程 博客文章的源代码， 。 它与Chainer v2兼容。 本教程包括以下示例， 用于MNIST分类的多层感知器（MLP） 用于CIFAR-10，CIFAR-100图像分类的卷积神经网络（CNN） 递归神经网络（RNN）用于序列数据预测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：240123904
    • 提供者：weixin_42131861

  1. deepschool.io：jupyter笔记本中的深度学习教程-源码

  2. DeepSchool.io 以获取有关机器学习的Udemy课程 在注册即将在Pytorch上的Udemy课程 目标 使深度学习更容易（最少的代码）。 最小化所需的数学。 使其实用（在笔记本电脑上运行）。 开源深度学习学习。 围绕DL建立一个协作的实用社区。 模因：不认真。 使DL变得有趣和互动，这意味着会有更多Trump推文。 支持我们 您可以通过几种方法来支持该计划： 现在这是一个自筹资金的项目。 如果您希望看到越来越多的高质量教程和视频，请通过以下支持我们： : 订阅我们的。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：66060288
    • 提供者：weixin_42168265

  1. 机器学习教程：机器学习和深度学习教程，文章和其他资源-源码

  2. 机器学习教程：机器学习和深度学习教程，文章和其他资源

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：23552
    • 提供者：weixin_42099906

  1. 很棒的深度学习：精选的很棒的深度学习教程，项目和社区列表-源码

  2. 很棒的深度学习：精选的很棒的深度学习教程，项目和社区列表

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：24576
    • 提供者：weixin_42116650

  1. 深度学习教程：从感知器到深层网络

  2. 近些年来，人工智能重新兴起。它已超出学术领域范畴，Google、Microsoft和Facebook几大玩家创建了自己的研发团队，并取得了了一些令人瞩目的成果。这些可以归功于社交网络用户产生的丰富原始数据（大多仍需要再分析）以及通过GPGPUs（通用计算图形处理器）获得的廉价计算能力。但在这些现象之外，人工智能的重新兴起很大程度上得力于AI的一种新趋势，确切地说是在机器学习领域，被称为「深度学习」。在这篇教程中，我将向你介绍深度学习背后一些关键性概念和算法，从最简单的组成单元开始，以此为基础构造

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：538624
    • 提供者：weixin_38526751
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