[深度学习] cs231n_2017_lecture12.pdf

说明： 可视化和理解 Visualizing and Understanding Visualizing and Understanding
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[深度学习] cs231n_2017_lecture11.pdf

说明： 检测和分割 Detection and segmentation Detection and segmentation
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[深度学习] cs231n_2017_lecture10.pdf

说明： 递归神经网络 recurrent neural network recurrent neural network
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[深度学习] cs231n_2017_lecture6.pdf

说明： 训练神经网络1 Training neural network Training neural network
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[深度学习] cs231n_2017_lecture5.pdf

说明： 卷积神经网络 Convolution neural network Convolution neural network
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[深度学习] cs231n_2017_lecture4.pdf

说明： 反向传播和神经网络 Backpropagation and neural networks
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[深度学习] cs231n_2017_lecture3.pdf

说明： 损失函数和优化 损失函数可以看做 误差部分(loss term) + 正则化部分(regularization term)
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[深度学习] cs231n_2017_lecture2.pdf

说明： 图像分类 目标：这一节我们将介绍图像分类问题。所谓图像分类问题，就是已有固定的分类标签集合，然后对于输入的图像，从分类标签集合中找出一个分类标签，最后把分类标签分配给该输入图像。虽然看起来挺简单的，但这可是计算机视觉领域的核心问题之一，并且有着各种各样的实际应用。在后面的课程中，我们可以看到计算机视觉领域中很多看似不同的问题（比如物体检测和分割），都可以被归结为图像分类问题。
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[深度学习] 神经网络与自主车：从1995到2015.pdf

说明： Many real world problems require a degree of exibility that is di- cult to achieve using hand programmed algorithms. One such domain is vision-based autonomous driving. In this task, the dual challenges of a con- stantly changing environment coupled
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[深度学习] 神经网络自适应PID参考资料

说明： 比较好的一片外文文献 写的比中文的详细 很适合初学的作为参考资料
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[深度学习] RBF神经网络matlab程序例程

说明： RBF神经网络matlab程序例程，在matlab中通过RBF神经网络完成对数据的预测
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[深度学习] 深度强化学习论文

说明： 深度强化学习简介，里面有应该看的论文，如果对深度强化学习感兴趣的，可以看看这个。
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