[机器学习] 微软亚洲研究院秦涛_强化学习PPT

说明： 近年来，强化学习特别是深度强化学习在棋类、视屏游戏、机器人控制等问题上取得了极大的成功，成为人工智能研究的热点。 微软亚洲研究院的秦涛研究员在报告《强化学习简介》中对强化学习做一个简要介绍。 该报告分为3个部分： 1、强化学习基础，包括: 马氏决策过程 Bellman方程 规划 最优控制 蒙特卡洛采样 TD算法 2、强化学习新算法，包括: 基于值函数的算法 基于策略函数的算法 基于两者的混合算法 3、强化学习所面临的挑战，如鲁棒性、样本效率等
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[机器学习] 最优化模型与实验

说明： 最优化模型与实验　
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[深度学习] 最新 cs231n 最全资源

说明： 最新 cs231n 最全资源，包含视频网址，所有 lectures, 作业及答案，以及所有讲义供你阅读学习
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[机器学习] Emotion Recognition System for the Multimodal Emotion Challenge

说明： This paper presents the University of Passau s approaches for the Multimodal Emotion Recognition Challenge 2016.
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[深度学习] Robust face recognition via sparse representation

说明： 人脸识别英文期刊，压缩包里为pdf格式，望对你有帮助。
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[深度学习] ALEXNET的实现代码

说明： 根据validate_alexnet_on_imagenet.ipynb的内容即可实现
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[机器学习] logistic回归二分类

说明： 吴恩达网易云公开课《深度学习》week2--logistic回归数据集及代码实现
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[深度学习] 深度学习教程12

说明： 深度学习第九课，BP网络匹配，需要的支持一下！英文视频，英文字幕。
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[深度学习] Speech_Enhancement_Using_Bayesian_Wavenet

说明： Speech_Enhancement_Using_Bayesian_Wavenet
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[深度学习] CASIA-WebFace

说明： 人脸识别CASIA WebFace数据包，永久有效。可用于基本的人脸识别系统
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[深度学习] Tensorflow-eager-example

说明： 使用了TensorFlow的动态图机制，且采用LeNet5对mnist图像进行二分类，程序比较完整，易懂
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[深度学习] 一文读懂GANs

说明： GAN网络是近两年深度学习领域的新秀，火的不行，本资源旨在理解GAN，并附上各类GAN论文、代码等。现有GAN网络大多数代码实现使用Python、torch等语言，这里，后面用matlab搭建一个简单的GAN网络，便于理解GAN原理。
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