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人工智能下载列表 第3991页

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[深度学习] 谷歌机器学习术语表

说明: 本资源为高清pdf版,主要内容是google提供的深度学习相关的术语,为提供学习用途
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[深度学习] vc_redist.x64.2018_03_16

说明: 安装完成后在导入模块的时候 import tensorflow 可能还会出现找不到模块的错误。 No module named "_pywrap_tensorflow" DLL load failed. 需要继续安装 MSVCP140.DLL https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=53587 下载安装完成之后重启电脑就OK了。
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[深度学习] cudnn 7.0 for CUDA9.0(圈重点)

说明: cudnn CUDA9.0 深度学习 tensoflow gpu NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIA cuDNN可以集成到更高级别的机器学习框架中,如加州大学伯克利分校的流行CAFFE软件。简单的,插入式设计可以让开发人员专注于设计和实现神经网络模型,而不是调整性能,同时还可以在GPU上实现高性能现代并行计算。
<qingyigui> 上传 | 大小:170mb

[深度学习] keras官方数据集 python版本 cifar10

说明: keras官方数据集 python版本 cifar10,Cifar-10 由60000张32*32的 RGB 彩色图片构成,共10个分类。50000张训练,10000张测试(交叉验证)。这个数据集最大的特点在于将识别迁移到了普适物体,而且应用于多分类(姊妹数据集Cifar-100达到100类,ILSVRC比赛则是1000类)。
<qingyigui> 上传 | 大小:158mb

[机器学习] ImageCLEF2017

说明: Image CLEF 2017 大赛总结 医学图像的检测与预测分析.
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[机器学习] Neural_Networks_-_A_Comprehensive_Foundation_-_Simon_Haykin.pdf

说明: A very good textbook for researchers working on the NN theory, yet if you just want to know what is NN, it perhaps is too much for you to digest!
<weixin_40292043> 上传 | 大小:40mb

[深度学习] bazel-0.4.5-installer-linux-x86_64.sh Ubuntu16.04安装tensoflow必备编译器

说明: Ubuntu16.04安装tensoflow必备编译器 Github下载经常失败,百度云又都是坑,特地分享出来方便大家共同学习
<weixin_40321288> 上传 | 大小:124mb

[深度学习] 垃圾短信数据集

说明: 数据结构: 每行为一条独立的短信,即短信之间用换行符隔开。 ham开头的短信表示正常短信,spam开头的短信表示垃圾短信
<weixin_40292043> 上传 | 大小:467kb

[深度学习] Deep Learning with Python 2017文档及源码

说明: 深度学习 Deep Learning with Python 2017 经典的深度学习教程。强烈推荐下载学习。最新的深度学习教程。 这本书向您介绍了深度学习的桥梁框架如keras实践的学术现状和工业国家之间的差距。 本书简要介绍了深层学习的数学前提和基本原理,使本书成为希望深入学习的软件开发人员的良好起点。还包括了一个简短的深入学习架构的调查。 使用Python进行深入学习还将介绍自动微分和GPU计算的关键概念,而在深入进行大规模实验时,这并不是深入学习的核心概念。 Discover the
<zhaoyin214> 上传 | 大小:6mb

[深度学习] VoxelNet End-to-End

说明: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection
<qq_23118999> 上传 | 大小:11mb

[深度学习] SqueezeNet模型文件及使用

说明: SqueezeNet是一个小型化的网络模型结构,在保证不降低检测精度的同时,将原始AlexNet模型压缩至原来的1/500(模型文件< 0.5MB,原始AlexNet模型约为200MB)。
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[深度学习] libraries_v140_x64_py35_1.1.0.tar.bz2

说明: 适用于py35的caffe依赖包,下载后直接放入.caffe\dependencies\download即可
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