[深度学习] VGG Face Dataset.7z

说明： 资源下载来自 ://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/vgg_face/
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[机器学习] R-CNN最新版本(V5)论文原文及中文翻译.rar

说明： 目标检测经典论文R-CNN最新版本(V5)论文原文及中文翻译
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[深度学习] Driving prediction with a deep neural network - Google Patents 谷歌专利

说明： Driving prediction with a deep neural network - Google Patents 谷歌专利
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[深度学习] XLNet作者讲解XLNet

说明： Recurrent.ai联合创始人 杨植麟：自然语言理解模型：XLNet
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[机器学习] 1分布式人工智能与智能体-智能科学.ppt

说明： 讲解分布式人工智能和多智能体基础，智能科学，智能体理论结构和通讯语言ACL，协调合作和移动智能体，多智能体的环境构造。简要概括
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[机器学习] lihang-code-master.zip

说明： 李航写的统计学习书中涉及到的算法的代码实现，可以帮助更好的理解
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[搜索引擎] 南奥象棋名手界面加强版

说明： 南奥象棋软件是一款极具特色的中国象棋软件，用名手界面加载的南澳双核版引擎，设置了32位和64位两个引擎，所以32位和64位的系统都可以正常运行。因为是双核版本，所以适合低端电脑使用，在双核以下的电脑中表现出色，基本为目前最强的。
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[深度学习] megaage.tar.gz

说明： 亚洲人脸年龄预估数据集，其中训练集40000张，测试集3950张，年龄范围在0-69岁
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[深度学习] SSD网络模型结构搭建.py

说明： 经过局部对比度标准化后的特征输入下采样层，为了保证不变性的同时获取较高的识别率，因此对池化层也进行多尺度的的变换，根据输出特征的维度相应调整池化层的采样间隔。其采样间隔越大输出特征映射图就越模糊，特征不变性就越强。经过下采样后将所有特征图传递给全连接层，用于下一步的目标分类识别。
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[深度学习] 用keras搭建CNN跑cifar10.py

说明： 经过局部对比度标准化后的特征输入下采样层，为了保证不变性的同时获取较高的识别率，因此对池化层也进行多尺度的的变换，根据输出特征的维度相应调整池化层的采样间隔。其采样间隔越大输出特征映射图就越模糊，特征不变性就越强。经过下采样后将所有特征图传递给全连接层，用于下一步的目标分类识别。
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[深度学习] 经典+改进ZFNet网络结构.docx

说明： 经过局部对比度标准化后的特征输入下采样层，为了保证不变性的同时获取较高的识别率，因此对池化层也进行多尺度的的变换，根据输出特征的维度相应调整池化层的采样间隔。其采样间隔越大输出特征映射图就越模糊，特征不变性就越强。经过下采样后将所有特征图传递给全连接层，用于下一步的目标分类识别。
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[深度学习] 改进ZFNet可视化特征图代码.docx

说明： 输入层中原本固定采样区域分别加入偏移向量，然后在卷积核中通过双线性插值的算法将带有偏移向量的采样点集中在一起，并且使得带偏移向量的输出特征图与输入的特征图具有一致的空间分辨率，最终传递给下一个网络层。这样在不改变空间分辨率的情况下，实现对不规则图像特征的提取。
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