[深度学习] python学习

说明： 很简单的入门学习教程，附带源码，适合零起点的初学者。
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[机器学习] 中科院（亚洲人）人脸数据集[计算机视觉人脸识别]part4

说明： 中科院（亚洲人）人脸数据集[计算机视觉人脸识别] 该资源共有500组图片数据，每组数据有5份，共计2500份训练数据。分别为part1(1-99)、part2(100-199)、part3(200-299)、part4(300-399)、part5(400-499)；因数据量过大，分5次上传，欢迎大家下载。
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[机器学习] 中科院（亚洲人）人脸数据集[计算机视觉人脸识别]part3

说明： 中科院（亚洲人）人脸数据集[计算机视觉人脸识别] 该资源共有500组图片数据，每组数据有5份，共计2500份训练数据。分别为part1(1-99)、part2(100-199)、part3(200-299)、part4(300-399)、part5(400-499)；因数据量过大，分5次上传，欢迎大家下载。
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[机器学习] BAT机器学习面试题

说明： 该资源七月在线整理， 分享仅 仅作为机器学习兴趣学习使用
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[机器学习] deep_learning_with_python

说明： 英文版的theano python深入学习，希望大家喜欢，一起讨论学习
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[机器学习] Pydec-eclipse版本对应问题

说明： 解决pydec版本与eclipse版本不匹配，导致无法显示，无法使用问题，真实有效！！！
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[深度学习] olivettifaces人脸数据库识别

说明： 本文档是CNN卷积神经网络，用TensorFlow、Kreas两个框架对olivettifaces人脸数据集进行识别
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[深度学习] Caffe训练神经网络配置文件

说明： 用于学习caffe的配置文件，其中包含三个主要配置文件。稍微修改即可运行
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[深度学习] attention注意力机制讲解ppt-组会分享

说明： 注意力机制是一种信息获取的通用机制，应用于从大量源数据中获取特定关键信息而避免对所有数据进行处理的场景。 注意力模型最近几年在深度学习各个领域被广泛使用，无论是图像处理、语音识别还是自然语言处理的各种不同类型的任务中，都很容易遇到注意力模型的身影。所以，了解注意力机制的工作原理对于关注深度学习技术发展的技术人员来说有很大的必要。
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[机器学习] 最浅显的神经网络讲解-丛神经元到神经网络

说明： 神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。
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[机器学习] 机器学习常用算法汇总

说明： 本文为个人面试机器学习方面工作过程中，对机器学习中的常用算法做了一些汇总，个人认为非常全面，也希望对其他人有些帮助
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[深度学习] leela-zero-0.15

说明： 围棋 leela 开源 源代码 人工智能 深度学习 zero 作者http://zero.sjeng.org/
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