[深度学习] GAN网络的tensorflow实现

说明： GAN的tensorflow简单实现，在MNIST和SVHN数据集的生成样本，适合GAN的入门，代码解释也非常详细，希望对大家有所帮助。
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[深度学习] 半监督生成对抗网络综述

说明： 描述了近几年半监督GAN的研究现状以及经典的算法所适用的场景。希望能够帮助大家。
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[深度学习] Tensorflow构建和训练自己的CNN来做简单的验证码识别

说明： 用Tensorflow构建和训练自己的CNN来做的简单的验证码识别，三层网络，训练模型出来，保存模型，读取模型进行检测。
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[深度学习] 简单模型和复杂模型对比

说明： 本文档是将简单模型和复杂模型的效果对比的相关论文做了一个整理。
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[深度学习] Mask RCNN源代码

说明： Mask RCNN源代码，附有数据集，可以直接在windows中运行
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[机器学习] 一种改进的选择相空间重构参数的方法

说明： 一种改进的选择相空间重构参数的方法，12、一种改进的选择相空间重构参数的方法12、一种改进的选择相空间重构参数的方法
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[机器学习] C-C法确定相空间重构参数

说明： C-C算法求取关联维数和延时时间，代码很好用的哟C-C算法求取关联维数和延时时间，代码很好用的哟C-C算法求取关联维数和延时时间，代码很好用的哟
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[机器学习] 清华大学 中国人工智能发展报告2018

说明： 7月13日，《中国人工智能发展报告2018》在清华大学主楼接待厅发布。报告中称，目前中国人工智能的发展已经具备非常优越的条件，然而要成为真正的人工智能强国，中国还任重道远。中国必须加强基础研究，优化科研环境，培养和吸引顶尖的人才，在人工智能的核心基础领域实现突破，保证人工智能发展的根基稳固。同时，要大力鼓励产学研合作，让企业成为人工智能创新的主导力量。积极参与到人工智能全球治理机制的构建中，在人工智能未来的技术发展、风险防范、道理伦理规范制定等领域发挥中国独特的作用。 本次报告由清华大学中国科
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[机器学习] 中文旅游系统问答知识库构建

说明： 中文旅游系统问答知识库构建中文旅游系统问答知识库构建（仅供学习和参考）
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[机器学习] Fast Feature Pyramids for Object Detection

说明： 用于快速目标检测的金字塔特征原始论文，适合快速构建目标检测框架，对目标检测常用特征了解学习
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[机器学习] 神经网络demo

说明： Python的神经网络实现，只使用了Python的numpy库，其他的均为纯算法实现，供大家学习和参考。有任何问题可以联系我探讨
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[深度学习] PyTorch 0.3 中文文档和教程 ApacheCN

说明： PyTorch 0.3 中文文档和教程 ApacheCN PyTorch 0.3 中文文档和教程 ApacheCN
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