深度學習Github排名，很不錯的介紹
今天看到這篇文章，把深度學習github排名靠前的專案，介紹了一下，很不錯：
https://blog.csdn.net/yH0VLDe8VG8ep9VGe/article/details/81611668
依據的排名在這裡：
https://github.com/mbadry1/Top-Deep-Learning
github真的是非常棒的學習資源。一定要好好學習和利用。
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深度學習500問，我覺得很不錯
深度學習500問 https://github.com/scutan90/DeepLearning-500-questions/ NLP部分： https://github.com/scutan90/DeepLearning-500-questions/blob/master/ch16_
深度學習資料利器，批量圖片下載,github專案google_images_download
google_images_download是GitHub上擁有3000+ star的專案，最近自己在跑一些網路，需要一些資料，網路上也有一些指令碼，但是還是喜歡用這個，所以做個記錄。重點：翻牆 mac，Linux，windows下均可。以下主要針對於Windows下使
git 代碼管理工具，很不錯，值得推薦
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服務器配置（參考how2j教學網站），很不錯，親測可行
最快 .com jdk 參考 tom src 版本 alt 系統選擇 點擊訪問阿裏雲官網地址：http://aliyun.com/ 沒有賬號的點擊aliyun右上角免費註冊，註冊過程大同小異略過不表。 鏡像選擇公共鏡像，其中操作系統選
深度學習高速路上，PaddlePaddle正在彎道超車
額外 ready ron mode 高級 稀疏 表達 single 示例 深度學習是機器學習中一種基於對數據進行表證學習的方法，近些年不斷發展並廣受歡迎。研究熱潮的持續高漲，帶來各種開源深度學習框架層出不窮，其中包括TensorFlow、Caffe、Keras、CNTK、T
機器學習，大資料，深度學習 競賽網站，學習網站，演算法刷題網站
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自然語言處理、人工智慧、機器學習、深度學習和神經網路之間的介紹
人工智慧：建立能智慧化處理事物的系統。 自然語言處理：建立能夠理解語言的系統，人工智慧的一個分支。 機器學習：建立能從經驗中進行學習的系統，也是人工智慧的一個分支。 神經網路：生物學啟發出的人工神經元網路。 深度學習：在大型資料集上，建立使用深度神經網路的系統，機器學習的一個分支
深度學習入門（二）——TensorFlow介紹
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10道深度學習面試題，小夥伴檢測一下自己吧！
深度學習 1. 視覺計算任務有哪些，你怎麼分類 ? 我把任務分為畫素級別、目標級別、理解級別。 畫素級別的任務一般是傳統的影象處理任務，他們不需要用到影象的語義資訊，或者最多用到底層特徵（比如影象的邊緣、紋理），這些任務有影象增強、傳統的影象復原（如去噪、去模糊）、傳統的影象分
深度學習的發展，AI硬體是時候要拼一下！
隨著深度神經網路不斷改進和發展，將需要硬體創新以滿足不斷增長的計算需求。 深度學習一直處於人工智慧（AI）近期發展的最前沿。 它涉及一組受生物神經網路啟發的機器學習演算法，可以教機器查詢大量資料中的模式。 這些深度神經網路已經在語音和物件識別等領域取得了重大進步，併成為在特定任務中表現出超人能力
平均年薪30萬的深度學習演算法工程師，正面臨100萬的人才缺口
深度學習的突破極大推動了人工智慧的發展，並廣泛應用在計算機視覺、自然語言處理等領域中。谷歌、百度的IDL、騰訊的AI lab、華為等都在重金佈局人工智慧，同時，以深度學習為核心技術的人工智慧企業不斷湧現，我們耳熟能詳的有：格林深瞳、商湯科技、Face++、地平線、圖森未來、依圖科技、雲從科技、極視角、中科
MongoDB 陣列修改更新方法，很不錯拿出來分享一下
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知乎上一位朋友總結的特別好的spark的文章，很不錯以轉載！
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這份深度學習課程筆記，吳恩達也轉了
深度學習簡介 監督學習：所有輸入資料都有確定的對應輸出資料，在各種網路架構中，輸入資料和輸出資料的節點層都位於網路的兩端，訓練過程就是不斷地調整它們之間的網路連線權重。 左上：列出了各種不同網路架構的監督學習，比如標準的神經網路（NN）可用於訓練房子特徵和房價之間
30篇計算機視覺和深度學習論文推薦，被國外專家引用最多【可下載】
在2012年，我整理了一份有關計算機視覺的熱門論文清單。我把論文的研究重點放在視覺科學上，避免其與圖形處理、調研和純靜態處理等方向產生重疊。但在2012年後隨著深度學習技術的興起，計算機視覺科學發生了巨大的變化–從深度學習中產生了大量的視覺科學基線。雖然不知道該趨勢還會持續
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這個月閱讀了論文[Partial Adversarial Domain Adaptation-eccv18]，文章著眼於源域標籤空間包含目標域標籤空間的場景，在域對抗神經網路的基礎上提出了部分對抗域適應方法。思想很容易理解，即在源域樣本空間中引入了權值，希望源域和目標域共有的標籤權值大一些，不共有的權值儘
獨家連載 | 深度學習“四大天王”，你知道幾個？
前言：大家好，我是覃秉豐，又在週二和大家見面了。繼我們上週介紹的①機器學習；②人工智慧，機器學習，神經網路以及深度學習之間的關係；③深度學習應用；④神經網路發展史這四小節內容後，今天我們要介紹的是深度學習領域的幾個重要人物，你可以稱他們為深度學習界的“四大天王”。 1.5深度學習領域重要
深度學習500問，面試必備寶典
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訓練深度學習網路時候，出現Nan是什麼原因，怎麼才能避免？
說法一： 說明訓練不收斂了, 學習率太大，步子邁的太大導致梯度爆炸等都是有可能的，另外也有可能是網路的問題，網路結構設計的有問題。 我現在的採用方式是： 1. 弱化場景，將你的樣本簡化，各個學習率等引數採用典型配置，比如10萬樣本都是同一張複製的，讓這個網路去擬合，如果有問題，則是網路的問題。否則則是各個引數