25本Deep Learning英文PDF电子书(清晰无水印)

涉及和深度学习相关的各种内容,包括TensorFlow、PyTorch、Theano、Hadoop、计算机视觉、神经网络、大数据等,语言涉及Python、Java、R和Matlab。本压缩包内具体包括以下25本PDF格式电子书:
1)Deep Learning for Computer Vision
2)Hands-On Deep Learning with TensorFlow
3)Deep Learning for Computer Architects
4)Python Deep Learning Cookbook
5)Deep Learning for Beginners_Concepts, Techniques and Tools
6)Pro Deep Learning with TensorFlow
7)Neural Networks and Deep Learning
8)Deep Learning with Python
9)TensorFlow 1.x Deep Learning Cookbook
10)Deep Learning Innovations and Their Convergence With Big Data
11)Deep Learning with PyTorch
12)TensorFlow for Deep Learning
13)Deep Learning: Practical Neural Networks with Java
14)Introduction to Deep Learning Using R
15)Deep Learning with Theano
16)Deep Learning: A Practitioner‘s Approach
17)Learning TensorFlow: A Guide to Building Deep Learning Systems
18)R Deep Learning Cookbook
19)Deep Learning with Hadoop
20)Deep Learning with TensorFlow
21)Deep Learning with Python: A Hands-on Introduction
22)Python Deep Learning
23)Fundamentals of Deep Learning
24)MATLAB Deep Learning: With Machine Learning, Neural Networks and Artificial Intelligence
25)Deep Learning_Goodfellow (draft,2016)

原文地址:http://blog.51cto.com/14166705/2341857

时间: 2024-10-15 03:13:38

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【转载】Deep Learning(深度学习)学习笔记整理

目录: 一.概述 二.背景 三.人脑视觉机理 四.关于特征 4.1.特征表示的粒度 4.2.初级(浅层)特征表示 4.3.结构性特征表示 4.4.需要有多少个特征? 五.Deep Learning的基本思想 六.浅层学习(Shallow Learning)和深度学习(Deep Learning) 七.Deep learning与Neural Network 八.Deep learning训练过程 8.1.传统神经网络的训练方法 8.2.deep learning训练过程 九.Deep Learn

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理

申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://www.sigvc.org/bbs/thread-2187-1-3.html 4.2.初级(浅层)特征表示 既然像素级的特征表示方法没有作用,那怎样的表示才有用呢? 1995 年前后,Bruno Olshausen和 David Field 两位学者任职 Cornell University,他们试图同时用生理学和计算机的手段,双管齐下,研究视觉问题. 他们收集了很多黑白风景照片,从这些照片中,提取出400个小碎片,每个照片碎片的尺寸均为 16x1

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