[深度学习] 吴恩达 Deeplearning深度学习笔记v5.41.pdf

说明： 黄海广博士 整理的最新 吴恩达 Deeplearning深度学习笔记v5.41
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[深度学习] 一种基于递归神经网络的密码猜测模型

说明： 一种基于递归神经网络的密码猜测模型
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[深度学习] python摩托车游戏

说明： 该游戏于2012年6月，7月和8月从头开始编写，但从TankorSmash的教程页面中获取的sprite循环代码除外。这是我写的第二个游戏，第一个是Hangman +。游戏背后的想法是为了一个更真实的自上而下的赛车游戏，其中找到最快的赛车线是关键，而不是在角落附近滑动。最初的计划是针对多个赛车手和人工智能，但我宁愿发布基于单圈计时/鬼圈的当前版本，并在花费数月时间之前获得一些反馈。提示和提示较快的自行车加速较慢，需要较长时间才能减慢转弯速度。你最好从自行车1开始学习跑道，然后再转向更快的自行车
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[深度学习] How to train a GAN

说明： a survey of how to train Generative Adversarial Networks!.......................................................................................................................
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[深度学习] tensorflow安装教程

说明： 深度学习框架tensorflow详细安装教程，适合深度学习入门者！
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[深度学习] Going Deeper with Convolutions

说明： GoogLeNet是谷歌团队为了参加ILSVRC 2014比赛而精心准备的，为了达到最佳的性能，除了使用inception等网络结构外，还做了大量的辅助工作：包括训练多个model求平均、裁剪不同尺度的图像做多次验证等等。详细的这些可以参看文章的实验部分。 本文的主要想法其实是想通过构建密集的块结构来近似最优的稀疏结构，从而达到提高性能而又不大量增加计算量的目的。GoogleNet的caffemodel大小约50M，但性能却很优异。
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[深度学习] Fast R-CNN

说明： Faster RCNN可以简单地看做“区域生成网络+fast RCNN“的系统，用区域生成网络代替fast RCNN中的Selective Search方法。本篇论文着重解决了这个系统中的三个问题： 1. 如何设计区域生成网络 2. 如何训练区域生成网络 3. 如何让区域生成网络和fast RCNN网络共享特征提取网络
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[深度学习] yoloV3预训练权重文件

说明： yoloV3与训练的权重文件，基于coco数据集，下载下来直接就可以使用
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[深度学习] 调用python接口使用googlenet进行图像识别

说明： 调用python接口使用googlenet进行图像识别，代码可以改了路径直接用~~~~~~~~~~~~
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[深度学习] 二叉树相关操作java实现

说明： 1:构造一个二叉树 2:二叉树前序遍历(递归) 3:二叉树中序遍历(递归) 4:二叉树后续遍历(递归) 5:二叉树前序遍历(非递归) 6:二叉树中序遍历(非递归) 7:二叉树后序遍历(非递归)
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[深度学习] Learning deep architecture for AI

说明： 深度学习架构，英文版
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[深度学习] 迁移学习入门基础

说明： 迁移学习(Transfer learning) 顾名思义就是就是把已学训练好的模型参数迁移到新的模型来帮助新模型训练。考虑到大部分数据或任务是存在相关性的，所以通过迁移学习我们可以将已经学到的模型参数（也可理解为模型学到的知识）通过某种方式来分享给新模型从而加快并优化模型的学习效率不用像大多数网络那样从零学习（starting from scratch，tabula rasa）。
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