[深度学习] DenseNet-40-12-Tensorflow-Backend-TF-dim-ordering.h5

说明： DenseNet-40-12-Tensorflow-Backend-TF-dim-ordering.h5 训练完imagenet的权重文件，用此转移学习
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[深度学习] DenseNet-Fast-40-12-CIFAR10.h5

说明： DenseNet-Fast-40-12-CIFAR10.h5 准确率高达93% 可用此直接发布到heroku上
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[深度学习] wrn广泛残余网络的源代码

说明： 广泛残余网络的源码，深度学习的标配，可以用此进行转移学习！
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[深度学习] WRN-CIFAR100-16-4-Best.h5

说明： WRN-CIFAR100-16-4-Best.h5 广泛残余网络的cifar100的权重，可以用此权重预训练！
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[深度学习] WRN-CIFAR10-16-4-Best.h5

说明： WRN-CIFAR10-16-4-Best.h5 wrn是广泛的残余网络，比resnet更快更好！
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[深度学习] Tensorflow 实战 2017(黄文坚)

说明： 本文介绍了TensorFlow的基础原理与应用，并侧重于结合实际例子讲解使用TensorFlow的方法。
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[深度学习] 卷积神经网络知识图谱

说明： 卷积神经网络知识图谱，包括通用神经网络，面向图像的CNN等，让读者对CNN知识结构一目了然
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[深度学习] headfirst-tensorflow

说明： TensorFlow是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统
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[深度学习] GAN对抗生成网络作者讲义

说明： 自从 Ian Goodfellow 在 14 年发表了 论文 Generative Adversarial Nets 以来，生成式对抗网络 GAN 广受关注，加上学界大牛 Yann Lecun 在 Quora 答题时曾说，他最激动的深度学习进展是生成式对抗网络，使得 GAN 成为近年来在机器学习领域的新宠，可以说，研究机器学习的人，不懂 GAN，简直都不好意思出门。
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[深度学习] densenet169_weights_tf.h5

说明： densenet169_weights_tf.h5 top1准确率达到77% top5 93%
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[深度学习] TensorFlow 实现 Yolo

说明： 使用TensorFlow 实现 Yolo_v1 的功能，变成语言是使用 Python3，变成环境是 Win10/Ubuntu 16.04 + TensorFlow1.4 + OpenCV 3.3，最后实现了对照片和视频的实时检测功能。具体原理参考了 Yolo_v1 的论文以及我的博客。
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[深度学习] 深度学习中文版，最好的学习资料，有标签

说明： 这是我找的最清晰的中文版，有标签目录，祝各位学习顺利
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