[深度学习] Cross-Domain Sentiment Classification with Target Domain Specific Information

说明： 提出了一种具有目标域特定信息的跨域情感分类。文中提出的模型是对源目标数据、最终目标分别进行编码，编码分别通过源分类器训练源丰富的标签数据、特定分类器训练目标标签数据，两个分类器共同训练目标未标记数据。实验数据采用亚马逊的不同种类产品的评论数据，并构建12个跨域二进制分类任务，实验表明跨域分类的自适应方法比组内任务实现效果要好，具有正则化器的组内任务比跨域任务效果好。该方法强调域不变信息和域特定信息对跨域情感分类的重要性。
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[深度学习] Deep Multi-Task Learning with Shared Memory

说明： 多任务学习是同时学习多个相关的任务，用来改进单独学习每个task的performance。。这种多任务架构，它们共享底层来确定common特征。在shared layers之后，剩下的层分开给具体的任务。 本文提出了两种架构，用来多任务之间的信息共享
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[深度学习] 吴恩达深度学习入门

说明： 深度学习的源泉，国内深度学习的好资料，入门深度学习的资料
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[深度学习] PyTorch Recipes_ A Problem-Solution Approach - 2019

说明： 书籍PyTorch Recipes_ A Problem-Solution Approach - 2019 《PyTorch实战-一个解决问题的方法》PDF版
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[深度学习] TensorFlow入门指导（中英文 PDF版）

说明： 本手册是一篇精简的 TensorFlow 入门指导，基于 TensorFlow 的 Eager Execution（动态图）模式，力图让 具备一定机器学习及 Python 基础的开发者们快速上手 TensorFlow。
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[深度学习] 基于循环神经网络的手写数字分类

说明： 基于TensorFlow的循环神经网络（LSTM），分类手写数字，十分简单，亲测可用，适合初学者理解运用TF。
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[深度学习] 基于卷积神经网络的手写数字分类

说明： 十分简单的，易于理解的CNN神经网络用于手写数字分类，基于TensorFlow，适合初学者掌握理解。
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[深度学习] YOLO课件，里面有些内容可以帮助理解YOLO

说明： YOLO课件，里面有些内容可以帮助理解YOLO。里面有些图还是有点用的
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[深度学习] 基于SeetaFace的人脸识别Qt客户端开发工程文档

说明： 基于开源算法SeetaFace的Qt客户端的工程开发编译文档，说明了OpenCV，VS2015，Qt的安装，以及算法的简介。最后是工程目录的说明。
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[深度学习] NEURAL READING COMPREHENSION AND BEYOND

说明： 斯坦佛大学Danqi Chen的毕业论文。非常优秀的关于神经网络应用在自然语言理解的综述论文。
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[深度学习] 人脸识别 L-Softmax

说明： Cross-entropy loss together with softmax is arguably one of the most common used supervision components in convolutional neural networks (CNNs). Despite its simplicity, popularity and excellent performance, the component does not explicitly encourag
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[深度学习] PTB数据集和baseline

说明： Penn Tree Bank (PTB) dataset， is widely used in machine learning of NLP (Natural Language Processing) research.
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