[深度学习] LSTM原理及算法简介

说明： 网上收集整理的关于LSTM循环神经网络的原理及算法简介，
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[机器学习] 基于matlab导入图像数据

说明： 基于matlab导入图像数据基于matlab导入图像数据基于matlab导入图像数据
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[深度学习] 智能读写器

说明： 读写器彩页读写器彩页读写器彩页读写器彩页读写器彩页读写器彩页
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[机器学习] 车辆h5文件

说明： 包含有车辆信息的h5文件，在mayavi中可以将其调用，用于显示
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[深度学习] Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow

说明： 使用Scikit-Learn和TensorFlow进行动手机器学习，其中包括有DNN、CNN等网络模型
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[机器学习] MATLAB中调用GPU训练

说明： 在MATLAB中调用GPU来对复杂多量的数据进行训练 在MATLAB中调用GPU来对复杂多量的数据进行训练
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[机器学习] 将ORL人脸库导入MATLAB的结果

说明： 将ORL数据库导入MATLAB的结果 将ORL数据库导入MATLAB的结果
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[机器学习] tensorflow 前馈传播代码 python

说明： tensorflow python 前馈传播代码 ,自己动手完成深度学习前馈传播
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[机器学习] python-3.7

说明： python的安装包，能正常的的安装使用。部署在Windows7的系统下。
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[机器学习] 基于核的机器学习方法及其在多用户检测中的应用

说明： 阐述了核方法的基本原理与研究动机,分析了特征空间的性质,介绍了常见的核方法,给出了构建新核方法的步骤及需要注意的问题,指出了核方法值得关注的研究方向,展示了其在多用户检测中的应用情况,以其对核方法研究领域有较全面的把握。
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[机器学习] 自然语言信息抽取中的机器学习方法研究

说明： 信息抽取是一种用于处理各种类型文本文档的非常有效的方法,然而建立一个文本信息抽取系统却是非常困难和耗费时间的。近年来,基于统计的机器学习方法在信息抽取领域的研究受到了广泛关注。本文深入探讨了当前自然语言信息抽取领域广泛采用的几种非常有效的统计学习方法,比较分析了各种方法的统计推断过程和学习算法及其优缺点,讨论了各种统计学习方法所面临的训练语料匮乏问题的主要解决方法,并指出了今后进一步研究的方向。
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[机器学习] 机器学习中的核覆盖算法

说明： 基于统计学习理论的支持向量机(SVM)方法在样本空间或特征空间构造最优分类超平面解决了分类器的构造问题,但其本质是二分类的,且核函数中的参数难以确定,计算复杂性高.构造性学习算法根据训练样本构造性地设计分类网络,运行效率高,便于处理多分类问题,但存在所得的分界面零乱、测试计算量大的缺点.该文将SVM中的核函数法与构造性学习的覆盖算法相融合,给出一种新的核覆盖算法.新算法克服了以上两种模型的缺点,具有运算速度快、精度高、鲁棒性强的优点.其次,文中给出风险误差上界与覆盖个数的关系.最后给出实验模拟
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