[深度学习] 基于对抗生成网络的深度学习图像生成

说明： 基于对抗生成网络的深度学习图像生成。UNSUPERVISED CROSS-DOMAIN IMAGE GENERATION、for ICLR2017 （from arxiv）
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[深度学习] Deep learning

说明：
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[深度学习] DBN的一个matlab程序

说明： 这是一个有关深度信念网络的事例，用matlab编写的，想用的小伙伴可以下载试试
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[深度学习] 谷歌的神经机器翻译系统论文

说明： 谷歌翻译系统的官方论文，讲述了谷歌翻译的算法设计，及实现过程，英文原版，描述详细易理解，值得一看
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[深度学习] tensorflow

说明： tensorflow1.3版本的tensorflow1.3版本的tensorflow1.3版本的tensorflow1.3版本的tensorflow1.3版本的
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[深度学习] joone 源码 附：外部所有外部jar

说明： joone java 源码 内含所有外部引用jar，希望大家能喜欢 本人也是找了很久，github 上的pom.xml 引用的已经丢失了三个jar
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[深度学习] visad-2.0.jar

说明： joone source maven 上配置的找不到的jar .............................................
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[深度学习] SLAM思维导图

说明： SLAM所使用的工具，包含所使用的库，采用的操作系统，实现所使用的语言，SLAM理论基础，多视图几何优化等，SLAM目标，SLAM的实现等等
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[深度学习] l2fprod-common-sheet-6.2.jar

说明： joone source maven 上配置的找不到的jar .............................................
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[深度学习] 局部二进制模式

说明： LBP的源代码，实用性强，非常适合用于图像的纹理提取。
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[深度学习] 可视化理解卷积神经网络

说明： Matthew D. Zeiler and Rob Fergus经典论文，最近Krizhevsky等人展示了大型卷积网络模型在基准数据集ImageNet上的令人印象深刻的分类性能[18]。然而，对于他们为什么表现如此出色以及他们如何改进这一点并不清楚。在本文中，我们探讨了这两个问题。我们介绍一种新颖的可视化技术，可以深入了解中间要素图层的功能和分类器的操作。基于这些可视化的决断，使我们能够找到比Krizhevsky等人的模型更好的架构。在ImageNet分类基准数据集上，我们也进行消融研究，以
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[深度学习] python基础

说明： python基础
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