[深度学习] 分数阶PID控制

说明： 分数阶PID控制。很适合应用的。我觉得很不错，希望大家可以喜欢。
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[深度学习] 深度学习数学知识总结

说明： 为了彻底理解深度学习，我们到底需要掌握哪些数学知识呢？经常看到会列出一系列数学科目在此对数学知识做了总结
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[深度学习] 最新keras2.0中文文档

说明： 最新keras中文文档 最新keras中文文档 最新keras中文文档
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[深度学习] Google DeepMind的David Silver的强化学习课程讲义

说明： ，包括Markov Decision Processes、Planning by Dynamic Programming、Model-Free Prediction、Model-Free Control、Function Approximation、Policy Gradient Methods、Integrating Learning and Planning、Exploration and Exploitation以及游戏案例分析
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[深度学习] 剑桥大学人脸识别样本数据集

说明： 该人脸识别库包含40位志愿者，每位志愿者有10个不同姿势的面部姿势
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[深度学习] Deep Learning（深度学习）学习笔记整理

说明： Deep Learning（深度学习）学习笔记整理，通俗易懂，知识要点总结
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[深度学习] Caffe 样本制作自动化

说明： 制作样本的工具，自己做的。均衡样本功能，让不均衡的样本，在十几秒钟之内变得均衡，并且自动重命名。 可以一键生成标签文件。节省半个小时以上。
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[深度学习] Deeplearning 深度学习笔记

说明： 吴恩达Coursera深度学习教程中文笔记，这些课程专为已有一定基础（基本的编程知识，熟悉Python、对机器学习有基本了解），想要尝试进入人工智能领域的计算机专业人士准备。在这5堂课中，学生将可以学习到深度学习的基础，学会构建神经网络，并用在包括吴恩达本人在内的多位业界顶尖专家指导下创建自己的机器学习项目。Deep Learning Specialization对卷积神经网络 (CNN)、递归神经网络 (RNN)、长短期记忆 (LSTM) 等深度学习常用的网络结构、工具和知识都有涉及。
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[深度学习] 人工智能中的深度结构学习 大牛写的论文

说明： 近期有一本新出的关于深度学习的中文书，名叫《人工智能中的深度结构学习》。它实际上就是 Yoshua Bengio 与 2009 年发表的综述性论文 Learning Deep Architectures for AI 的翻译版。和前面那本大书相比，Bengio 这篇论文的架构更加明晰，至少能把深度学习这个事儿的来龙去脉讲清楚。此外，由于成文时间较早，Bengio 的论文也没有太广的覆盖面，而是集中火力介绍了一些早期的基本模型。对于入门者来说，这篇论文是不错的阅读选择。
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[深度学习] Deep Learning methods and applications

说明： 值得推荐的综述文章是微软研究院的 Li Deng 和 Dong Yu 合撰的 Deep Learning: Methods and Applications，成文于 2014 年。正所谓文如其名，本文前几个章节介绍深度学习的常用方法，后几个章节介绍深度学习在语音处理、信息检索这些领域中的应用，条分缕析，娓娓道来。由于像微软这样的企业主要从事的是将理论落地的工作，因而本文关于应用的论述是颇有价值的。
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[深度学习] tensorflow

说明： 人工智能，深度学习，tensorflow ，mnist入门代码，交流学习
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[深度学习] 福克斯二代声卡驱动

说明： 支持二代的2i2,2i4,6i6,18i8,18i20
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