[深度学习] 室内场景识别数据集-indoorCVPR_09

说明： 数据集包含67个室内类别，总共15620个图像。图像数量因类别而异，但每个类别至少有100张图像。所有图像均为jpg格式。 TrainImages.txt：包含每个训练图像的文件名。共67 * 80张图片；TestImages.txt：包含每个测试图像的文件名。共67 * 20张图片。
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[深度学习] NLPCC2018论文集

说明： 2018NLPCC的所有论文收录，欢迎大家互相分享NLP相关资源，共同进步
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[深度学习] MNIST手写数字

说明： MNIST手写数字数据集，已经转换为png格式，分为训练集（6W）和测试集（1W），图片以序号命名，从零开始逐渐递增。压缩包里还有两个txt文档，分别对应每一张图片的标签。
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[深度学习] PlaNet深度强化学习网络解析

说明： PlaNet深度强化学习网络解析，Everything you need to know about Google’s new PlaNet reinforcement learning network。
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[深度学习] 单路径NAS：导出设备优化网络的快速神经网络架构搜索技术

说明： 单路径NAS：导出设备优化网络的快速神经网络架构搜索技术，Thoughts on Single-Path NAS — A fast neural architecture search technique for deriving a device-optimized network。
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[机器学习] 线性代数2017原文

说明： 主要是回顾一些简单的线性代数知识，是文章的英文原文，方便大家对照查看错误。
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[深度学习] 原始音屏文件深度学习（keras）

说明： 原始音屏文件深度学习（keras）,Deep Learning Using Raw Audio Files .
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[机器学习] 人工神经网络python

说明： 人工神经网络python
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[深度学习] LSTM多类文本分类

说明： LSTM多类文本分类，keras实现，Multi-Class Text Classification with LSTM，by SusaN Li。
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[机器学习] hog特征算法

说明： HOG（Histogram of Oriented Gridients的简写）特征检测算法，最早是由法国研究员Dalal等在CVPR-2005上提出来的，一种解决人体目标检测的图像描述子，是一种用于表征图像局部梯度方向和梯度强度分布特性的描述符。其主要思想是：在边缘具体位置未知的情况下，边缘方向的分布也可以很好的表示行人目标的外形轮廓。 Dalal等提出的HOG+SVM算法，在进行行人检测取得了极大地成功后，更多新算法不断涌现，不过大都是以HOG+SVM的思路为主线。 HOG特征检测算法的几个
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[机器学习] Rosenblatt感知机R语言实现

说明： Rosenblatt感知机R语言实现
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[机器学习] Rosenblatt感知机matlab实现

说明： Rosenblatt感知机matlab实现
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