人工智能下载列表第3787页

[机器学习] 平行语料库，用于机器翻译等的预处理语料。

说明：汉英双语语料和德英双语语料，可以用来训练NMT模型，谨供学术实验用
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[深度学习] 吴恩达Coursera深度学习课程 deeplearning.ai (1-1) 深度学习概论--课件

说明：吴恩达Coursera深度学习课程 deeplearning.ai (1-1) 深度学习概论--课件
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[机器学习] knn算法识别mnist图片-python3

说明： knn算法识别mnist图片，python3版本，详细解析文章：https://blog.csdn.net/eleclike/article/details/79994846
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[深度学习] Neural Networks for Electronics Hobbyists (2018)

说明： This book is for the layman and the electronics hobbyist who wants to know a little more about neural networks. We start off with an interesting nontechnical introduction to neural networks, and then we construct an electronics project to give you s
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[机器学习] 吴恩达深度学习1-2,1-3,1-4,2-1编程作业线下所需文件

说明：吴恩达深度学习1-2,1-3,1-4,2-1编程作业线下所需python文件和数据集，lr_utils.py，planar_utils.py，testCases_v2.py，testCases_v3.py，dnn_utils_v2.py.py，dnn_app_utils_v2.py，init_utils.py
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[机器学习] spyder-3.2.4

说明： spyder软件，从网站上下载的spyder-3.2.4..........................................................................................................................
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[机器学习] 迁移学习（ Transfer Learning ）详细介绍

说明：在传统的机器学习的框架下，学习的任务就是在给定充分训练数据的基础上来学习一个分类模型；然后利用这个学习到的模型来对测试文档进行分类与预测。然而，我们看到机器学习算法在当前的Web挖掘研究中存在着一个关键的问题：一些新出现的领域中的大量训练数据非常难得到。我们看到Web应用领域的发展很快速。大量新的领域不断涌现，从传统的新闻，到网页，到图片，再到博客、播客等。传统的机器学习需要对每个领域都标定大量训练数据，这将会耗费大量的人力与物力。而没有大量的标注数据，会使得很多与学习相关研究与应用无法开展。
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[深度学习] GAN原始论文解读

说明： GAN原始论文的中文翻译版 - 来自七月翻译组生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）的互相博弈学习产生相当好的输出。原始 GAN 理论中，并不要求 G 和 D 都是神经网络，只需要是能拟合相应生成和判别的函数即可。但实用中一般均使用深度神经网络
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