深度学习阅读资料整理

声明:转来的,原文出处:http://blog.csdn.net/achaoluo007/article/details/43564321 编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. &

自学成才秘籍!机器学习&深度学习经典资料汇总 转自:中国大数据: http://www.thebigdata.cn/JiShuBoKe/13299.html [日期:2015-01-27] 来源:亚马逊  作者: [字体:大 中 小] 小编都深深的震惊了,到底是谁那么好整理了那么多干货性的书籍.小编对此人表示崇高的敬意,小编不是文章的生产者,只是文章的搬运工. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感

图书 深度学习,Yoshua Bengio,Ian Goodfellow,Aaron Courville,MIT Press,准备中. 评论文章 代表性学习:评论与新视角,Yoshua Bengio,Aaron Courville,Pascal Vincent,Arxiv,2012. 专题或评论文章  学习人工智能的深层架构  (基础和机器学习趋势,2009). 深度机器学习 - 人工智能研究的新前沿 -  Itamar Arel,Derek C. Rose和Thomas P. Karnowsk

小编都深深的震惊了,到底是谁那么好整理了那么多干货性的书籍.小编对此人表示崇高的敬意,小编不是文章的生产者,只是文章的搬运工. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Sc

一.学习清单 1.综合类 (1)收集了各种最新最经典的文献,神经网络的资源列表:https://github.com/robertsdionne/neural-network-papers  里面包含了深度学习领域经典.以及最新最牛逼的算法,如果把这个列表学过一遍,基本已然达到了大神级别. (2)机器学习学习清单:https://github.com/ujjwalkarn/Machine-Learning-Tutorials/blob/master/README.md  当然也包含了深度学习各种

存储过程: SQL Server 存储过程 博客园上的一篇文章,讲解的非常详细,有测试代码,很实用. sqlserver存储过程中执行动态sql语句  The Curse and Blessings of Dynamic SQL 存储过程及游标学习笔记 博客园,很基础,很细致,不错的文章. T_SQL语句: sqlserver跨服务器查询的实现  详细讲述了如何实现跨服务器的增删查改. sqlserver事务处理  包含了如何在sql语句中写以及在C#中写事务,不 sqlserver字段类型详解

楼主已经验证过这些链接,如果失效了,请通知我,或群里通知,一定及时更改,学习.此群为学习交流群,可以帮搜学习资料,互相学习交流等. 测试学习视频:http://pan.baidu.com/s/1nvzqWRn web前段视频:http://pan.baidu.com/s/1kVGVYdx .net视频:http://pan.baidu.com/s/1qXNrk9u http://pan.baidu.com/s/1eSbOFqa 不知道为什么有很多视频没法分享,努力解开中,以后会及时更新,谢谢.

经过几天的查找,找到了几篇比较好的文章介绍姿态解析和四元数,留下来帮助看到的人省一些时间. 一个研究生亲身制作微型四轴经历: http://blog.csdn.net/nemol1990/article/details/18698927 电子发烧友---教你理解pid参数的整定 http://bbs.elecfans.com/forum.php?mod=viewthread&tid=539781&ordertype=1 阿西莫夫电子论坛---增量式pid的stm32实现 http://ww

Reading List List of reading lists and survey papers: Books Deep Learning, Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville, MIT Press, In preparation. Review Papers Representation Learning: A Review and New Perspectives, Yoshua Bengio, Aaron Courville