[深度学习] AlexNet imagenet

说明： 李飞飞的imagenet数据库下构建的AlexNet代码，可以实现针对任意图片的准确率判别和目标的检测
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[深度学习] torchvision-0.2.1-py36_1.tar.bz2

说明： torchvision-0.2.1-py36_1.tar.bz2 ubuntu 16.04, pytorch 0.4.1 上运行良好
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[深度学习] cuda90-1.0

说明： cuda90-1.0-h6433d27_0.tar.bz2 在ubuntu 16.04, GTX950M上运行良好
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[深度学习] GIS县级行政界线

说明： 县级行政界线矢量图，可以用于全国县级区域的GIS制图。
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[深度学习] Caffe 21 实战

说明： Caffe 学习资料，Caffe学习教程，Caffe 21 天实战；Caffe 框架学习
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[深度学习] lstm_attention文本分类代码

说明： lstm+attention在文本分类中的python代码文件，，，，，
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[深度学习] hatt文本分类python代码

说明： 文本分类python代码，google的多头attention，实现效果很好
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[深度学习] tensorflow MNIST数据包

说明： TensorFlow MNIST数据包，测试用的，主要是MNIST手写数字识别
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[深度学习] UFLDL：Self-Taught Learning

说明： 实验要求可以参考deeplearning的tutorial， Exercise:Self-Taught Learning  。本实验和上一个实验一样都是对手写数字0-9的识别，区别在于上一个实验直接把原始图像的像素值作为特征输入到softmax回归进行分类，而本实验通过自学习从原始像素值从学习到维度更低的特征（稀疏自动编码），再交给softmax回归，相当于比之前的实验多了自学习特征的步骤，最后实验显示，加上自学习特征之后模型的正确率更高。 --------------------- 作者：D
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[深度学习] 上交博士总结的深度学习中有趣的项目

说明： 上交博士总结的深度学习中经典有趣的项目，内含详细步骤和讲解，讲解视频欢迎移步宏伦工作室公众号。
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[深度学习] Stanford UFLDL教程 Exercise: PCA and Whitening

说明： PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。 Whitening在一些文献中也叫sphering，目的就是降低输入的冗余性；更正式的说，我们希望通过白化过程使得学习算法的输入具有如下性质： 　　(i) 特征之间相关性较低； 　　(ii) 所有特征具有相同的方差。
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[深度学习] 最新Tutorial 学习笔记 3：Vectorization

说明： Vectorization 翻译过来就是向量化，各简单的理解就是实现矩阵计算。通过Vectorization，我们可以将代码变得极其简洁，虽然简洁带来的问题就是其他人看你代码就需要研究一番了。
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