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Deep-learning-and-new-progress-
- 深度学习是机器学习中的一个新的研究领域。通过深度学习的方法构建深度网络来抽取特征是目 前目标和行为识别中得到关注的研究方向。为引起更多计算机视觉领域研究者对深度学习进行探索和讨论，并推 动目标和行为识别的研究，对深度学习及其在目标和行为识别中的新进展给予概述。方法首先介绍深度学习领 域研究的基本状况、主要概念和原理 然后介绍近期利用深度学习在目标和行为识别应用中的一些新进展。结 果阐述了深度学习与神经网络之间的关系，深度学习的优缺点，以及目前深度学习理论需要解决的主要问题。
Deep-Learningdoc
- 一篇关于对深度网络工具箱源代码调试和理解的文档，适合初学深度学习理论的研究生-a document on the coding and running matlab soucecode on deep learning, it is very good for the new learner of deep learn
DeepLearningBook.pdf
- 深度学习书籍,作者是GAN 网络的创始人，值得一看。将深度学习，神经网络和机器学习讲解的很清楚，不仅仅如此，把深度学习的理论知识讲解的饿很透彻。-Deep learning books, the author is the founder of the GAN network, worth a visit. The depth of learning, neural networks and machine learning to explain very clearly, not only t
AI Bible(Deep Learning)
- 随后该书分为三部分，第一部分是应用数学和机器学习基础，当初步具有上述理论基础后，才算叩开深度学习的大门。第二部分是深层网络的现代实践。第三部分是深度学习的理论研究，适用于想要执果索因、深入学习神经网络内在原理的研究人员学习。(The book is divided into three parts, the first part is the application of mathematical and machine learning based. When initially with t
关于人工智能在数据质量管理中的应用
- 说实在的，这个概念有些过于高大上，从大的方面包括、、强化学习等等，而深度学习又包括图像识别、语音识别、自然语言处理、预测分析;机器学习则包括监督学习、无监督学习、半监督学习，监督学习又细分为回归、分类、决策树等等。理论上人工智能什么都能做，什么都能迎合的上。