[深度学习] Deep Residual Learning for Image Recognition.pdf

说明： 深度较之宽度对神经网络具有更重要的意义，能一定程度模拟人脑，但是随着深度的加深，会出现梯度消失问题，阻碍了模型的收敛。Deep Residual Learning for Image Recognition一文给出了一种避免梯度消失的网络模型-深度残差网络，对深度学习的发展至关重要。
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[深度学习] python3.6版本的dlib库

说明： 里面有对应的安装方式，大家下载下来，直接装就OK了。。
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[深度学习] bert模型的Python实现

说明： 该文档主要是bert论文的Python代码实现，在多个数据集实现较好效果
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[深度学习] ICDAR 2013 dataset--Test

说明： ICDAR 2013数据集是文档分析与识别国际会议于2013年举办的场景文本检测竞赛中使用的标准数据集。该数据集是ICDAR 2011数据集的改进版本，修正了其中的部分错误，包含229张训练图与233张测试图。文件太大不能上传，只有分开传了。。
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[深度学习] ICDAR 2013 dataset

说明： ICDAR 2013数据集是文档分析与识别国际会议于2013年举办的场景文本检测竞赛中使用的标准数据集。该数据集是ICDAR 2011数据集的改进版本，修正了其中的部分错误，包含229张训练图与233张测试图。文件太大不能上传，只有分开传了。。
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[深度学习] ICDAR 2015 dataset

说明： ICDAR 2015数据集是ICDAR于2015年举办的场景文本检测竞赛中使用的官方数据集，包含了1000张训练图和500张测试图。
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[深度学习] MSRA-TD500数据集

说明： MSRA-TD500数据集资料分享，包含中英文、总共500张自然场景图片(Training 300 + Test 200)、标注以行为单位，而不是单词、每张图片都完全标注. 难以识别的有difficult标注。
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[深度学习] 交通标志识别

说明： 利用capsnet实现交通标志识别准确率达到99%以上，包含全套代码
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[深度学习] 2018最具突破性人工智能论文Top 10

说明： 2018最具突破性人工智能论文Top 10 完整整理 全套资料 本文总结了2018年以来最重要的10篇AI研究论文，让你对今年机器学习的进展有一个大致的了解。当然，还有很多具有突破性的论文值得一读，但本文作者认为这是一个很好的列表，你可以从它开始。
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[深度学习] 2019年4月15日测量一组5层网络的迭代次数

说明： 2019年4月15日测量一组5层网络的迭代次数
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[深度学习] 自然语言处理

说明： 自然语言处理
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[深度学习] 非常基础的粒子群算法。

说明： 本例程适合初学者进行粒子群算法的学习，对初学者入门有极大帮助。
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