人工智能下载列表第2098页

[深度学习] BP神经网络的C++代码实现

说明：本资源已经过调试，可以运行；文件包含ann_bp.h ann_bp.cpp main.cpp C++工程需要你自己建，文件添加已有文件就可以了，环境简单，保证头文件包含正确就可以原文地址BP神经网络原理及C++代码实现： https://blog.csdn.net/ap1005834/article/details/52951501
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[机器学习] SFM函数挖掘系统

说明：是一个很不错的学习和了解函数挖掘（回归分析）的软件。其核心应该是用的遗传算法。不过这是个演示版，好象有功能上的限制。
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[机器学习] Learning Apache Mahout

说明： Apache mahout说明性文档，全面介绍mahout安装及其使用
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[机器学习] Mahout tutorial

说明： Mahout 官方文档，简单介绍Mahout概念及其安装和简单使用
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[机器学习] 计算数学模型、方法和分析（英文原版）

说明：计算科学是应用、计算和数学的混合体。它是一种补充传统实验室和理论知识获取方法的科学研究模式。这是通过建立数学模型来实现的，数学模型的解可以通过计算机模拟来近似。通过对模型进行一系列调整和随后的计算，您可以对正在考虑的应用程序领域获得一些了解。本文试图将这一过程作为一种科学考察的方法加以说明。前六章的每一部分都是由特定的应用程序、离散或连续模型、数值方法、计算机实现和对所做内容的评估所激发的。
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[机器学习] 机器视觉自动视觉检测理论、实践与应用（英文原版）

说明：由于视觉是人类最主要的感官，因此视觉检测的自动化也就应运而生至。当谈到视觉检查的自动化时，人们可能会很容易地认为，教一个技术视觉检查系统去感知一个人只需一瞥就能轻易看到的东西，并不是那么难。事实上，用户经常会说:“就像人类可以立即看到的那样，用机器实现同样的效果并不难。”答案一点也不简单，但它取决于个人情况:对于人类来说，有些事情代表容易的任务，但是很难自动化——相反，如果自动化是可能的，许多其他事情可以由机器更精确地完成，尤其是更可靠地完成。这本书的目标是彻底地向读者介绍自动视觉检查的术语。
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[深度学习] 百度的何中军在《神经网络机器翻译技术及应用》中提到的5篇论文

说明：百度的何中军在《神经网络机器翻译技术及应用》中提到的5篇论文五篇论文分别是: 1.第一个挑战就是漏译，我们今年有一篇论文从数据方面去分析。我们发现漏译与词语的熵成正相关关系，这个词的熵越大，漏译的可能性越大。它所对应的目标语言词越多，概率越分散（熵越大），越有可能被漏译。 Addressing the Under-translation Problem from the Entropy Perspective To appear in AAAI-2019 2.第二个挑战就是数据稀疏。多语言
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