[深度学习] TensorFlow安装教程

说明： TensorFlow安装教程！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！
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[深度学习] 深度学习基础课程课件ppt

说明： 深度学习大讲堂出品的深度学习基础课程的课件ppt，pdf版本
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[深度学习] 可生性压缩翻译版

说明： 我们描述生成性压缩的概念，使用生成模型对数据进行压缩，并且表明这是一个值得追求的方向，在图像和视频数据的更深的压缩级别上产生更精确和视觉上令人愉快的重建。 我们还证明，生成压缩比传统的可变长度编码方案更能响应比特错误率（例如，来自嘈杂的无线信道）。
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[深度学习] tensorflow画风迁移代码 style transfer

说明： python+tensorflow style transfer 代码,自己添加文件,运行方式,python nueral_style.py --content --styles --output
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[深度学习] Reinforcement Learning An Introduction

说明： 强化学习大作！ 推荐阅读 [Second Edition] Reinforcement Learning An Introduction Draft
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[深度学习] 经典目标检测论文RCNN翻译

说明： 经典目标检测论文RCNN翻译，rcnn详细介绍：目标检测算法的 性能在最近几年发展中，正如准目标检测算法的 性能在最近几年发展中，正如准PASCAL VOC数 据集上评测的那样，已经达到了一定水准。在这方面性能最佳算法通常都是将 据集上评测的那样，已经达到了一定水准。在这方面性能最佳算法通常都是将 据集上评测的那样，已经达到了一定水准。
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[深度学习] mnist_cifar-10数据集

说明： 两个数据集 mnist数据集 cifar-10-python.tar.gz cifar-10数据集
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[深度学习] Python2.7_TensorFlow1.3.0_深层神经网络和优化算法的小DEMO

说明： Python2.7_TensorFlow1.3.0_深层神经网络和优化算法的小DEMO，具体的关于深层神经网络、损失函数、神经网络优化等内容的分析见博客https://blog.csdn.net/primetong/article/details/79853868
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[深度学习] CRF++-0.58(Windows 64位)

说明： windows 7 64位测试通过，包含lib和dll Conditional Random Field：条件随机场，一种机器学习技术（模型）
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[深度学习] Fast Object Detection in 3D Point Clouds Using Convolutional Neural Networks

说明： Abstract— This paper proposes a computationally efficient approach to detecting objects natively in 3D point clouds using convolutional neural networks (CNNs). In particular, this is achieved by leveraging a feature-centric voting scheme to implemen
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[深度学习] Convolutional-Recursive Deep Learning for 3D Object Classification

说明： Recent advances in 3D sensing technologies make it possible to easily record color and depth images which together can improve object recognition. Most current methods rely on very well-designed features for this new 3D modality. We introduce a mode
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[深度学习] From AI to Robotics_Mobile, Social, and Sentient Robots-CRC(2018).pdf

说明： Since Walter’s Turtles, technology has come a long way and we can now boast of state-of-the-art robots, such as ASIMO, PR2, NaO and Pepper. My interest in this field of study, which has taken on obsessive proportions, is due to my academic backgroun
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