[深度学习] super convergence论文

说明： super convergence论文 super convergence论文 super convergence论文 super convergence论文
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[机器学习] 微信跳一跳python源码，亲测可用

说明： 跳一跳测试程序，仅供娱乐，git上下载的。亲测可以使用的
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[深度学习] 纯C++改编的SRCCN 和VDSR超分辨率重建

说明： 纯 C++ 实现的超分辨率重建， 你不用安装任何编程语言和神经网络库，马上使用超分辨率 非源代码，源代码都在博客的文章上了
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[机器学习] 数据挖掘算法

说明： 数据挖掘算法的简单描述，比较有用，希望可用帮助大家一起学习
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[机器学习] 粒子滤波demo——list000000

说明： 粒子滤波demo，外加一份ICP配准，一包多用，值得你拥有。
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[深度学习] Tensorflow中文文档

说明： TensorFlow的中文文档可以初步的了解TensorFlow的工作流程
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[机器学习] MATLAB神经网络30个案例分析源码

说明： 该源码配合MATLAB神经网络30个案例分析书本，方便学习
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[深度学习] GRU（Gated Recurrent）神经网络介绍及公式推导

说明： GRU（Gated Recurrent Unit）神经网络是LSTM 的一个变体，GRU 在保持了LSTM 的效果同时又使结构更加简单，是一种非常流行RNN 神经网络，它只有两个门了，分别为更新门t z 和重置门tr 。更新门控制前一时刻的状态信息被带入到当前状态中的程度，值越大前一时刻的状态信息带入越多。重置门控制忽略前一时刻的状态信息的程度，值越小说明忽略得越多。
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[深度学习] 长短时记忆神经网络（LSTM-2）型介绍及公式推导

说明： 长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM)，它有效地解决了原始循环神经网络(RNN)的缺陷，在语音识别、图片描述、自然语言处理等许多领域中成功应用。（LSTM-2）型引入了Ct，Ct-1记忆对神经网络的影响，这个算法的预测效果要更好。
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[深度学习] 长短时记忆神经网络（LSTM）介绍及公式推导

说明： 长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM)，它有效地解决了原始循环神经网络(RNN)的缺陷，在语音识别、图片描述、自然语言处理等许多领域中成功应用。本文讲解由三个Gate（input、forget、output）和一个cell 单元组成的基础LSTM 网络。
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[深度学习] BP反向传播神经网络介绍及公式推导

说明： 神经网络中的反向传播（BackPropagation）介绍及公式推导 神经网络中的激活函数的作用，最常用的两个激活函数Sigmoid 和TanH 代价函数对介绍二次代价函数(Quadratic Cost)，交叉熵代价函数(Cross-entropy Cost)
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[深度学习] cppan-master-Windows-client

说明： tesseract-ocr库的编译工具，放在tesseract目录下,并在命令行下进入tesseract文件夹，运行cppan
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