[深度学习] 深入理解LSTM

说明： 深入理解RNN和LSTM，对LSTM的解剖深刻，每一个公式意义说明详细。
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[深度学习] 深入理解CNN

说明： 深入理解CNN，包括CNN的过程显示和前向后向推倒，以及CNN的应用举例。
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[深度学习] 矩阵导数汇总

说明： 矩阵导数计算公式汇总，转载自百度文库；矩阵导数计算公式汇总，转载自百度文库；矩阵导数计算公式汇总，转载自百度文库；矩阵导数计算公式汇总，转载自百度文库；矩阵导数计算公式汇总，转载自百度文库；矩阵导数计算公式汇总，转载自百度文库；矩阵导数计算公式汇总，转载自百度文库；矩阵导数计算公式汇总，转载自百度文库；
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[深度学习] ippicv_linux_20151201.tgz

说明： opencv-3.2.0安装的时候依赖的文件ippicv_linux_20151201.tgz
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[深度学习] 《Deep Learning with TensorFlow》[随书源代码，2017]

说明： 《Deep Learning with TensorFlow》[随书源代码,《Deep Learning with TensorFlow》[随书源代码
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[深度学习] eemd源代码

说明： eemd源文件代码，希望对大家有用,大家共同学习，希望可以在自己的领域都有所收获
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[深度学习] deeplearning.ai第二门课——权重初始化

说明： deeplearning.ai第二门课《提升深层神经网络》，权重初始化部分的编程作业，包括一个py文件，数据文件和一个jupyter-notebook
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[深度学习] 线性神经网络

说明： 最经典线性神经网络就是自适应线性元件，其收敛精度与处理速度较感应器均有较大的提高。
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[深度学习] protobuf-3.1.0.tar.gz

说明： 安装opencv 3.2 过程中出现下载中断，可以把包下载下来放到对应的目录下即可
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[深度学习] 深度学习序列模型-机器写诗词

说明： tensorflow深度学习，使用encoder-decoder模型，进行诗词训练
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[深度学习] 深度学习资料，deep learning tutorial

说明： 很好的深度学习入门资料，不敢独享，共享给大家一起学习提高。
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[深度学习] 深度学习笔记（二）：基于tensorflow gpu版本的深度神经网络程序总览

说明： 在第一篇笔记深度学习笔记（一）：基于numpy的深度神经网络程序总览 之后，又用tensorflow的gpu版本实现了一遍，果然封装很好，写起来很舒服，速度也快很多，100次epoch分分钟就结束了，效果和第一篇笔记中基于numpy的效果差不多，以下是代码，比基于numpy的代码少了一多半。
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