[深度学习] TensorFlow Machine Learning Cookbook英文

说明： tensorflow书籍，英文 tensorflow书籍，英文 tensorflow书籍，英文 tensorflow书籍，英文 tensorflow书籍，英文
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[深度学习] cudnn-6.5-linux-R1.tgz

说明： CuDNN是专门针对Deep Learning框架设计的一套GPU计算加速方案，目前支持的DL库包括Caffe，ConvNet, Torch7等。
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[深度学习] ABB 由浅入深 常用指令详解

说明： 建立程序模块test12.24，模块test12.24下建立例行程序main和Routine1，在main程序下进行运动指令的基本操作练习。 建立一个可运行的基本RAPID程序，内容包括程序编写、调试、自动运行和保存模块
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[深度学习] ( caf_face_detection.7z )

说明： 基于深度学习的人脸检测，c++,带模型，自动更新学习模型，。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
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[深度学习] TensorFlow inception-2015-12-05.tgz

说明： TensorFlow inception-2015-12-05.tgz 该压缩包 包含 classify_image_graph_def.pb imagenet_2012_challenge_label_map_proto.pbtxt 等
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[深度学习] Building_Machine_Learning_Projects_with_TensorFlow

说明： Book Descr iption This book of projects highlights how TensorFlow can be used in different scenarios - this includes projects for training models, machine learning, deep learning, and working with various neural networks. Each project provides excit
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[深度学习] Long Short-term Memory

说明： Long short-term memory (LSTM) is a recurrent neural network (RNN) architecture that remembers values over arbitrary intervals. Stored values are not modified as learning proceeds. RNNs allow forward and backward connections between neurons. An LSTM
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[深度学习] Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow

说明： Machine Learning in Your Projects Naturally you are excited about Machine Learning and you would love to join the party! Perhaps you would like to give your homemade robot a brain of its own? Make it recognize faces? Or learn to walk around? Or mayb
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[深度学习] TensorFlow 教程（Hvass）

说明： TensorFlow 教程（Hvass） TensorFlow 教程（Hvass） TensorFlow 教程（Hvass） TensorFlow 教程（Hvass） TensorFlow 教程（Hvass）
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[深度学习] INTOUCH10.1授权

说明： INTOUCH10.1超强授权，文件小直接放C盘下就行了。方法好用比网上方便。10.1授权网上找了好多也没有找到能用的。这个是不错。
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[深度学习] Udacity作业——TensorFlow notMNIST代码及输出结果（Jupyter文件）

说明： Udacity作业——TensorFlow notMNIST代码及输出结果，Jupyter文件。Jupyter是很好的工具。预览内容可以参见：http://blog.csdn.net/jidebingfeng/article/details/78013799
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[深度学习] Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition

说明： Multilayer neural networks trained with the back-propagation algorithm constitute the best example of a successful gradientbased learning technique. Given an appropriate network architecture, gradient-based learning algorithms can be used to synthes
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