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搜索资源 - deep learning image
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图像处理中的深度学习，主要是原理的讲解，比较易懂,对于。-Image processing in deep learning, mainly to explain the principle, relatively easy to understand.
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通过波尔兹曼机深度学习进行图像分割,分割效果明显好于一般方法，并且通用性较强。-Boltzmann machine through deep learning for image segmentation
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介绍了用深度学习方法做超分辨率缩放问题，都要是2014年ECCV的两篇论文-deep learning super-resolution eccv2014 paper
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深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。[1]
深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。[1]
深度学习是机器
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基于深度学习的图像超分辨率算法。
参考论文 Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution (ECCV 2014)
-Super resolution based on deep learning
Refer to Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution (ECCV 2014)
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orl人脸数据库用到深度学习工具箱之前的预处理，即将图像表达成字符串的形式。并将数据库一半分为测试数据，另一半训练数据。给出orl-Pretreat Orl face before using it in deep learning tool box, in the form of the image expressed by the string. Half are divided into test data, and the other half are training data.
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DeepLearnToolbox_CNN_lzbV2.0
深度学习,卷积神经网络,Matlab工具箱
参考文献:
[1] Notes on Convolutional Neural Networks. Jake Bouvrie. 2006
[2] Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition. Yann LeCun. 1998
[3] https://github.com/rasmusberg
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GoogleNet 卷积神经网络 图片分类 分类精度高 网络结构深(GoogleNet convolution neural network image classification, high classification accuracy, network structure is deep)
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图像处理 深度学习 提供文献阅读，提供参考学习！(image process deep learning)
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deep learning for semantic image completion
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image representation wth deep learning
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Image Category Classification Using Deep Learning
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deep learning breast cancer
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LINUX环境，对图像中物体打标签，深度学习。(In LINUX,tagging labels of the object in the image, deep learning.)
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opencv3.3以上的版本调用caffe模型提前训练好的模型进行图片识别。(The above version of opencv3.3 calls the Caffe model in advance training model for image recognition.)
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tensorflow,深度学习框架，图像处理(Tensorflow, deep learning framework, image processing)
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vgg深度学习，图像识别，用于图像的分类，在python上运行(vgg deep learning, image recognition, used for image classification, running on Python)
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深度学习基本算法，深度学习with python作为标题建议介绍深度学习使用Python编程语言和开源Keras库，它允许简单快速的原型设计。
在Python深度学习中， 你将从一开始就学习深度学习，你将学习所有关于图像分类模型，如何使用深度学习获取文本和序列，甚至可以学习如何使用神经网络生成文本和图像。
本书是为那些具有Python技能的人员编写的，但你不必在机器学习，Tensorflow或Keras方面有过任何经验。你也不需要先进的数学背景，只有基础的高中水平数学应该让你跟随和理解核心
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使用Matlab深度学习工具箱-googlenet 图像分类(Using GoogLeNet to classify images using deep learning toolbox)
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Deep Learning with PyTorch teaches you to create neural networks
and deep learning systems with PyTorch. This practical
book quickly gets you to work building a real-world example
from scratch: a tumor image classifi er. Along the way, it covers
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