[深度学习] DeepLearning(期刊论文)

说明： 里面包含五篇顶级期刊的DeepLearning(期刊论文)！推荐！
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[深度学习] BigDL面向Apache Spark的深度学习库

说明： 深度学习库 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。基于深度置信网络(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
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[机器学习] 机器学习算法支持向量回归

说明： 机器学习算法，支持向量回归，SVR回归，就是找到一个回归平面，让一个集合的所有数据到该平面的距离最近。
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[深度学习] 西电人工智能课件

说明： 这个是西安电子科技大学的教授上人工智能课的上课课件，需要的可以下载
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[机器学习] nlp停用词表

说明： 常用停用词词表 import pickle stopwords = pickle.load(open('stopWords.pkl','r'))
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[深度学习] CNN图像检索

说明： CNN图像检索的源代码，大家可以下载！
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[深度学习] BERT——2018NLP最强论文

说明： 申明：本资源来源于互联网，如有侵权，请联系本人或者CSDN进行删除，谢谢！ 《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》中，Jacob Devlin，Ming-Wei Chang， Kenton Lee， Kristina Toutanova等人提出的一种全新的深度学习架构，该架构在11项NLP任务中全面超越人类水平。
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[深度学习] GGNN和GCN的几篇论文笔记

说明： GGNN和GCN的几篇论文笔记，介绍常用的两种图神经网络。个人笔记。
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[深度学习] 构建分类神经网络源代码

说明： 构建分类神经网络源代码 第二个台阶 由简单到复杂
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[机器学习] ROS下同时存储Kinect 深度和RGB图 代码包

说明： 这是在ROS下同时采集彩色图和深度图的代码包。博客：https://blog.csdn.net/crp997576280/article/details/88377871 对应的代码包，具体使用步骤可以参考博客。如果你的积分不够可以留下邮箱，我看到的时候会发送到你的邮箱当中去。
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[机器学习] 正正机器学习课程代码

说明： 正正在bilibili的讲课代码集，在github下载的。希望对大家有用
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[机器学习] 莫凡讲课的tensorflow\keras\pytorch等所有机器学习代码

说明： 课程代码，从gihub下的，应该是所有课程的代码。大家拿来看看。
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