[深度学习] face++旷世API接口文档

说明： face++旷世API接口文档，HTML 格式，打开即看，详细清楚！
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[深度学习] 文件重命名

说明： 制作自己的数据集，把自己的数据集重命名为voc的格式。
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[深度学习] 生成数据集列表的代码

说明： 制作自己的数据集，将标注好的数据集生成train.txt test.txt等文件用到的代码
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[深度学习] Image Quality Assessment of Computer-generated Image

说明： The measure of image (videos) quality remains a research challenge and a very active field of investigation considering image processing. One solution consists of providing a subjective score to the image quality (according to a reference or without
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[深度学习] 深度学习降维过程中的信息损失度量研究

说明： 深度学习是当前智能识别、数据挖掘等领域最重要的研究方向,通过组合低层特征,形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示.数据降维是深度学习过程中最为常见的一种过程,通过降维,能够去除数据间的相关性,便于提取更为有用的数据特征,提升识别率,加快识别速度.数据降维过程中,必然导致数据信息的损失,如何统计运用这个信息损失,目前还少有相关文献进行研究.通过对栈式自编码器深度学习算法进行研究,提出一种深度学习降维信息损失度量方法,将香农信息理论运用到降维信息损失度量中,计算深度学习降
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[深度学习] 自然语言处理

说明： 本届 EMNLP 大会涉及自然语言处理的各个领域，“机器学习”毫无悬念仍然成为重点，并且还首次单独出来自成一类（EMNLP 2015 时是“统计机器学习方法”）。大会覆盖的主题包括：计算心理语言；对话和交互系统；话语分析（Discourse Analysis）；文本生成（Generation）；信息抽取；信息检索与问答；语言与视觉；语言理论和资源；机器学习；机器翻译；多语种和跨语种（Multilinguality and Cross-linguality）；自然语言处理应用；标注、组块分析及句
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[深度学习] 谷歌计算机视觉相关论文

说明： 谷歌最新的计算机视觉相关文章，对于搞计算机视觉的人来说是很不错的参考！
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[深度学习] 五种形式的宽度学习BLS代码，python语言

说明： 写成类，方便调用，有demon，基于python语言 有bls基本模型以及四种增量模型
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[深度学习] 深度学习资料包

说明： 深度学习资料包，包括凸优化，优化算法，矩阵病态问题参考资料，适合深度学习相关人员参考
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[深度学习] 深度学习与自然语言处理 基础知识介绍及应用举例

说明： 深度学习DEEP LEARNING与自然语言处理 基础知识介绍及应用举例。详细
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[深度学习] CNN_MNIST (python实现)

说明： 利用CNN，进行mnist数据集的分类。 文件中，可以通过train文件，训练并保存模型，然后通过test文件，获得测试集的分类精度。
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[深度学习] Deep Learning with Applications Using Python

说明： This chapter covers the basics of TensorFlow, the deep learning framework. Deep learning does a wonderful job in pattern recognition, especially in the context of images, sound, speech, language, and time-series data. With the help of deep learning,
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