[深度学习] DeepLearningLSTM.m

说明： MATLAB复现LSTM网络学习预测,此示例说明如何使用长期短期记忆 (LSTM) 网络预测时序数据。要预测序列在将来时间步的值，您可以训练“序列到序列”回归 LSTM 网络，其中响应是将值移位了一个时间步的训练序列。也就是说，在输入序列的每个时间步，LSTM 网络都学习预测下一个时间步的值。
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[深度学习] 知识图谱建模工具.zip

说明： 知识图谱建模工具：protege-5.2.0+graphviz-2.38，参考王昊奋知识图谱课程
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[机器学习] Jetson_TX1_TX2_硬件开发资料.zip

说明： 原理图-pcb，NVIDIA TX1 TX2是深度学习和智能硬件领域非常好的开发平台，这里提供硬件原理图和PCB布局图等开发资料，供开发者学习、使用
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[机器学习] Mathematical methods in computer vision and image processing

说明： 计算机视觉、数字图像处理、数学方法、Computer vision、image processing
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[机器学习] 数据挖掘实用案例分析.pdf

说明： 数据挖掘是从大量数据（包括文本）中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程。数据挖掘有助于企业发现业务的趋势，揭示已知 的事实，预测未知的结果，因此“数据挖掘”已成为企业保持竞争力的必要方法。
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[深度学习] Android平台npu测试apk

说明： Android8.1和Android9.0平台npu测试apk，欢迎大家下载使用！
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[深度学习] 图卷积神经网络的变种与挑战.zip

说明： 半监督图卷积神经网络(Semi-GCN)对原始的GCN进行了约束与简化，也因此诞生了诸多研究方向。GraphSAGE首先归纳出了Neighbor Aggregate模式；GAT将Attention机制引入到了GCN当中；GeniePath尝试将GCN的层次做深。本次讨论将主要介绍semi-GCN之后的这些变体与它们之间的联系，以及当前GCN研究当中的问题与挑战。 高扬 ，中国科学院信息工程研究所硕博二年级在读。本压缩包即其分享的整理，除了ppt外，也包括图片pictures和md档。
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[机器学习] sentiment.csv

说明： 历年美国消费者信心指数
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[深度学习] 组会汇报-0920(2).pptx

说明： 关于论文Deep Reinforcement Learning based Patch Selection for Illuminant Estimation的汇报PPT
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[深度学习] keras-applications-master.zip

说明： Keras是基于Theano的一个深度学习框架，它的设计参考了Torch，用Python语言编写，是一个高度模块化的神经网络库，支持GPU和CPU。使用文档在这：http://keras.io/，中文文档在这：http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ ，这个框架是2015年流行起来的，使用中遇到的困惑或者问题可以提交到github：https://github.com/fchollet/keras。
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[机器学习] knn解答过程和其中三个question的答案

说明： 打开网页之后可以看到整个解题流程，附加三个inline question的答案，另外没有将两层循环、一层循环和无循环的代码贴上去，都比较简单，读者可以自己网上找这三个程序的代码
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[深度学习] 知识图谱领域博士论文.rar

说明： 知识图谱领域的2018-2019年清华自动化所等高校研究所博士论文以及我的总结
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