[深度学习] 人脸识别与训练模型.zip

说明：人脸识别与训练模型。
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[深度学习] GAIN-master-tf2.0修改.rar

说明：GAIN源代码的tf2.0修改，主要是适应tensorflow1.x到2.0的变化，在2.0可以跑（2.1没试过），不是底层重写。工作量没有那么大，简简单单，适合新手直接下载，可以跑，仅此而已。希望帮助新手。
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[深度学习] mb2-imagenet-71_8.pth

说明：A pre-trained model of MobileNetv2 in PyTorch. MobileNetv2 is an efficient convolutional neural network architecture for mobile devices.
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[深度学习] 简洁风格PPT模板.zip

说明：简洁风格PPT模板.zip
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[深度学习] tensorflow2.1动态库(Linux).zip

说明：需要使用C++读取Tensorflow生成的pb模型。需要先将Tensorflow编译成.so的动态库。使用bazel工具编译生成的Tensorflow2.1的动态库，本人已经试验过，在Linux环境下，该使用动态库+OpenCV成功加载并使用模型预测了图片。
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[深度学习] stopwords.zip

说明：用于tensorflow中，用sq2seq模型解决文本摘要生成问题中所需要的的stopwords停用词
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[深度学习] 深度学习基础，英文原版+中文翻译

说明：1.稀疏自编码器 神经网络 反向传导算法 梯度检验与高级优化 自编码算法与稀疏性 可视化自编码器训练结果 2.矢量化编程实现 矢量化编程 逻辑回归的向量化实现样例 神经网络向量化 3.预处理：主成分分析与白化 主成分分析 白化 实现主成分分析和白化 4.Softmax回归 5.自我学习与无监督特征学习 6.建立分类用深度网络 7.自编码线性解码器 8.处理大型图像 9.稀疏编码 10.独立成分分析样式建模
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[深度学习] pytorch实现softmax多重分类

说明：代码清晰的说明使用pytorch实现多重分类， 有十个分类标签，用到的思路就是贝叶斯朴素分类器的思想，多分类问题参照BCELoss的函数表达式可变成loss(yhat, y) = -y*log(yhat)，Torch.nn.EntropyLoss()交叉熵损失：包含softmax，log处理loss计算和非线性激活
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[深度学习] gannet trail1.ipynb

说明：gan网络生成对抗网络：基本原理是使用生成器将噪声或者其他源头的数据，变成足以以假乱真的数据，不停的去欺骗判别器。 #自从14年被提出以来gan网络在深度学习机器模拟领域，一直有着很多的应用，网上热传的机器模拟真实跳舞就是基于gan网络。这份代码清晰的表示了基本gan网路的实现
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[深度学习] cnn trail1.ipynb

说明：卷积神经网络是现在很多的深度神经网络的基础，而lenet5更是基础中的基础，该代码清晰的讲述了卷积神经网络的很多原理，适合下载下来进行阅读研究，其中下采样和cmos原理更是图像处理中的重要原理
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[深度学习] detectron2_traintest.rar

说明：还在摸索怎么用detectron2训练自己数据集的朋友们下来看看，相信不会让你们失望的,有问题提出，一起学习
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[深度学习] Deep Learning for NLP with TensorFlow2.0.zip

说明：最新基于TensorFlow 2.0的NLP实操介绍，重点介绍Embeddings，seq2seq，attention和神经机器翻译等经典的NLP主题，以及Transformer、BERT和XLNet等现代深度学习架构.
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