[深度学习] 自然语言处理nltk源码

说明： 自然语言处理，nltk 源码，供学习，参考................................
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[深度学习] 超智能体——另一角度的人工智能思考

说明： 人工智能 深度学习 下载自gitbook，版权归作者所有 作者在gitbook上已删除，但本书值得一看 知乎专栏链接 https://zhuanlan.zhihu.com/p/24106121/voters
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[深度学习] tensorflow中文版教程

说明： tensorflow，中文版官方教程，内容全面，轻松上手，tensorflow，深度学习入门教程，
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[深度学习] Deep Learning Localization for Self-driving Cars.pdf

说明： Deep Learning Localization for Self-driving Cars. Rochester Institute of Technology.
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[深度学习] Deep Learning for Highly Human Identification

说明： 利用心电信号进行身份识别，将心电信号变换至二维空间，采用卷积神经网络CNN训练模型
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[深度学习] caffe mnist

说明： 配合我BLOG上的一篇文章上的下载资源。
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[深度学习] Hands-On-Machine-Learning-with sklearn tf 和 dl with python

说明： Hands-On-Machine-Learning-with-ScikitLearn-and-TensorFlow 和 deep learning with python 作者是keras的作者 很推荐初学者
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[深度学习] 视觉问答（文章中附代码）Tutorial on Answering Questions about Images with Deep Learning

说明： 视觉问答综述，文章中给出了模型的代码，讨论了未来研究热点 New Research Opportunities
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[深度学习] 最新中文深度强化学习综述文章， 利于入门学习者理解（兼论计算机围棋的发展）

说明： 这是几篇最新中文深度强化学习综述。综述了深度强化学习的发展历程, 兼论计算机围棋的历史, 阐述了3类主要的深度强化学习方法，包括基于值函数的深度强化学习、基于策略梯度的深度强化学习和基于搜索与监督的深度强化学习；其次对深度强化学习领域的一些前沿研究方向进行了综述，包括分层深度强化学习、多任务迁移深度强化学习、多智能体深度强化学习、基于记忆与推理的深度强化学习等．最后总结了深度强化学习在若干领域的成功应用和未来发展趋势。本文是中文深度强化学习综述，更利于入门学习者理解。
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[深度学习] 2017强化学习英文最新综述 Deep Reinforcement Learning: An Overview

说明： 2017强化学习英文最新综述 Deep Reinforcement Learning: An Overview，主要讨论了深度强化学习六个核心要素，六个重要机制和十二个应用。文章从机器学习的背景开始，深入讨论了强化学习。难能可贵的是，本文也讨论了强化学习的最新应用，特别是AlphaGo，机器人，自然语言处理，包括对话系统，机器翻译和文本生成，计算机视觉等。是非常好的入门学习资料。
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[深度学习] 代码 FasterRcnn

说明： 引用自github的fasterrcnn代码，能够实现文章中的实验，安装readme配置即可
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[深度学习] 代码FastRcnn

说明： 引用于github的fast rcnn代码，实现论文中 的目标检测程序，安装readme进行安装即可
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