[深度学习] Deep learning with tensorflow

说明：
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[深度学习] Reinforcement Learning: An Introduction (2017年11月最新版)

说明： Reinforcement Learning: An Introduction Second edition, in progress ****Complete Draft**** November 5, 2017
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[深度学习] cifar10改正后的完整测试代码Tensorflow1.4

说明： 基于Tensorflow1.4运行的cifar数据集训练测试代码完整版
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[深度学习] Mnist手写体训练脚本和测试脚本（含训练集和测试集）

说明： 本资源包含一个Mnist手写体的训练脚本，可在环境配置好的情况下直接训练学习模型，然后可以根据模型输入任意照片，预测结果，直接可用，适合入门者。
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[深度学习] tensorflow_gpu_1.2.0rc2_windows64

说明： tensorflow gpu 1.2.0rc2适用于 windows7及其以上和 python3.5
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[深度学习] Dynamic Routing Between Capsules

说明： Capsule 是一组神经元，其活动向量（activity vector）表示特定实体类型的实例化参数，如对象或对象部分。我们使用活动向量的长度表征实体存在的概率，向量方向表示实例化参数。同一水平的活跃 capsule 通过变换矩阵对更高级别的 capsule 的实例化参数进行预测。当多个预测一致时，更高级别的 capsule 变得活跃。我们展示了判别式训练的多层 capsule 系统在 MNIST 数据集上达到了顶尖的性能，比识别高度重叠数字的卷积网络的性能优越很多。为了达到这些结果，我们使
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[深度学习] CIFAR10-jpg格式训练集

说明： cifar10 jpg格式数据集 非bin格式数据集 可用于自己制作tfrecords
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[深度学习] 晶圆缺陷检测与分类的卷积神经网络

说明： 晶圆缺陷检测与分类的卷积神经网络；针对晶圆检验时扫描电镜图像的缺陷检测和缺陷分类两问题，采用了“ ZFNet”的卷积神经网络来分 类晶圆缺陷，并基于该分类器实现了一种“基于块的卷积神经网络”缺陷检测算法。为了提高准确率和加快速度，又改动“更快的区域卷积神经网络”实现了另一种检测算法。
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[深度学习] tensorflow-1.1.0-cp34-cp34m-linux_armv7l.whl

说明： 树莓派安装Google的TensorFlow所需要的文件，最新Python27版本：tensorflow-1.1.0-cp27-none-linux_armv7l.whl
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[深度学习] faster_rcnn-master.zip

说明： 用faster_rcnn深度学习进行目标检测， 实用于大数据学习目标检测，目标检测效果良好，Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
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[深度学习] Word2vec谷歌词向量

说明： wrod2vec谷歌词向量实验工具，压缩文档中有词向量实验的具体使用说明txt文档。
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[深度学习] tensorflow-1.1.0-cp27-none-linux_armv7l.whl

说明： 树莓派安装Google的TensorFlow所需要的文件，最新Python27版本：tensorflow-1.1.0-cp27-none-linux_armv7l.whl
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