人工智能下载列表第3772页

[深度学习] 复杂性思维-中文版

说明： Think Complex（复杂性思维）的翻译版本，复杂性科学的发展不是取代旧的模型，而是标准模型的逐渐转变，以经典模型定律为基础，以方程式的形式表示，并通过数学推导求解。复杂性不足的模型通常是基于规则的。
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[深度学习] 基于云计算的神经网络并行实现及其学习方法研究

说明：基于云计算的神经网络并行实现及其学习科研项目，基于云计算的神经网络并行实现及其学习科研项目
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[深度学习] 基于卷积神经网络的高光谱图像分类研究

说明：基于卷积神经网络的高光谱图像分类研究，基于卷积神经网络的高光谱图像分类研究
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[深度学习] BP人工神经网络品质预测科研项目

说明： BP人工神经网络的烟熏香肠多元品质预测科研项目，很有帮助，送给大家
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[机器学习] 非线性随机系统自适应神经网络控制

说明：非线性随机系统自适应神经网络控制,非常好的资源，讲解很透彻，很容易理解！
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[深度学习] Deep Belief Nets in C and CUDA C Volume 1.pdf

说明： This book is intended primarily for readers who already have at least a basic knowledge of neural networks but are interested in learning about, experimenting with, and perhaps even programming deep belief nets. The salient features of this book are
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[机器学习] 用于分层表示的可伸缩无监督学习的卷积深度信度网络

说明： Convolutional deep belief networks for scalable unsupervised learning of hierarchical representations
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[机器学习] python常用库

说明： python常用的第三方库的一些介绍，安装方法，使用技巧
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[机器学习] 贝叶斯方法概率编程与贝叶斯推断－中文版

说明：本书基于PyMC语言以及一系列常用的Python数据分析框架，如NumPy、SciPy和Matplotlib，通过概率编程的方式，讲解了贝叶斯推断的原理和实现方法。该方法常常可以在避免引入大量数学分析的前提下，有效地解决问题。书中使用的案例往往是工作中遇到的实际问题，有趣并且实用。作者的阐述也尽量避免冗长的数学分析，而让读者可以动手解决一个个的具体问题。通过对本书的学习，读者可以对贝叶斯思维、概率编程有较为深入的了解，为将来从事机器学习、数据分析相关的工作打下基础。本书适用于机器学习、贝叶斯推
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