[深度学习] Caffe网络模型详解

说明： 该文档详细介绍了caffe框架中的数据层、视觉层(CNN等)、激活层、以及solver配置及优化，Blob等基础概念。是深度学习初学者很好的参考文档。
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[深度学习] MobileNet SSD框架解析

说明： 该文档详细的描述了MobileNet-SSD的网络模型，可以实现目标检测功能，适用于移动设备设计的通用计算机视觉神经网络，如车辆车牌检测、行人检测等功能。它具有速度快，模型小，效率高等优点。
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[深度学习] MTCNN人脸检测功能

说明： 1.基于MTCNN的网络模型实现的人脸检测功能，该模型由3个网络结构组成（P-Net,R-Net,O-Net），FDDB+WIDERFACE+AFLW上验证的正确性来看，基本95%的准确度。 2.该代码不依赖于caffe和opencv，可以在X86或者ARM平台上运行。
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[深度学习] ICDAR预测结果评估指标检测工具

说明： ICDAR预测结果评估指标检测工具，用于ICDAR2013场景文字预测结果评估，将预测结果打包放进文件夹里面，详情参考readme.txt，也可以改成自己的数据标签。
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[深度学习] 吴恩达深度学习第三周作业的依赖包

说明： 吴恩达深度学习第三周作业的依赖包，代码保存路径见本人博客https://blog.csdn.net/Will_Ye/article/details/83584871，希望对大家有用
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[深度学习] neural neiworks and deep learning :a text book

说明： 超强超全的深度学习入门书籍。IBM资深工程师倾力编写。
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[深度学习] 深度学习经典论文7篇

说明： LeNet ImageNet VGG Resnet Gan等论文原作。适合人工智能初学者阅读。
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[深度学习] 最新 cs231n 最全资源

说明： 最新 cs231n 最全资源，包含视频网址，所有 lectures, 作业及答案，以及所有讲义供你阅读学习
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[深度学习] Robust face recognition via sparse representation

说明： 人脸识别英文期刊，压缩包里为pdf格式，望对你有帮助。
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[深度学习] ALEXNET的实现代码

说明： 根据validate_alexnet_on_imagenet.ipynb的内容即可实现
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[深度学习] 深度学习教程12

说明： 深度学习第九课，BP网络匹配，需要的支持一下！英文视频，英文字幕。
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[深度学习] Speech_Enhancement_Using_Bayesian_Wavenet

说明： Speech_Enhancement_Using_Bayesian_Wavenet
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