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- 2. 《机器学习》 周志华
- 3. 《神经网络与深度学习》 Michael Nielsen
- 4. 《斯坦福大学深度学习基础教程》 Andrew Ng(吴恩达)
- 5. 《模式识别与机器学习》 Christopher Bishop
- 6. 《Tensorflow实战Google深度学习框架》 郑泽宇 顾思宇
- 7. 《机器学习实战》 PelerHarrington
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- 11. 深度学习 李飞飞 已授权个人翻译笔记
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- 13. 《自然语言处理》Jacob Eisenstein
- 14. 《强化学习》
- 15. hangdong的深度学习博客,论文推荐
- 16. CS20:Tensorflow for DeepLearning Research
- 17. CS321-Hinton
- 18. 深度学习思维导图
- 19. CS230: Deep Learning
- 20. CS294-112
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- 2. 从LeNet-5到DenseNet
- 3. CNN图像分割简史:从R-CNN到Mask R-CNN(译)
- 4. 深度学习之目标检测的前世今生(Mask R-CNN)
- 5. 纵览轻量化卷积神经网络:SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception
- 6. 深度学习目标检测模型全面综述:Faster R-CNN、R-FCN和SSD
- 7. 图像语义分割(Semantic segmentation) Survey
- 7. 从RCNN到SSD,这应该是最全的一份目标检测算法盘点
- 8. 图像语义分割(Semantic segmentation) Survey
- 9. 语义分割 发展综述
- 深度学习分类网络
- 卷积神经网络结构演变(form Hubel and Wiesel to SENet)
- 从VGG到NASNet,一文概览图像分类网络
- From RCNN to YOLO:上,下
- 后 R-CNN时代, Faster R-CNN、SSD、YOLO 各类变体统治下的目标检测综述:Faster R-CNN系列胜了吗?
- 目标检测-20种模型的原味代码汇总
- 目标检测算法综述三部曲
- 如何走近深度学习人脸识别?你需要这篇超长综述 | 附开源代码
- 卷积神经网络工作原理
- 变形卷积核、可分离卷积
- 对深度可分离卷积、分组卷积、扩张卷积、转置卷积(反卷积)的理解
- 各种卷积
- 反卷积
- Convolution Network及其变种(反卷积、扩展卷积、因果卷积、图卷积)
- Dilated/Atrous conv 空洞卷积/多孔卷积
- CNN模型之ShuffleNet
- 一文简述ResNet及其多种变体
- ResNet解析
- 将CNN引入目标检测的开山之作:R-CNN
- 深度学习(十八)基于R-CNN的物体检测
- R-CNN论文详解
- 深度学习(六十四)Faster R-CNN物体检测
- 先理解Mask R-CNN的工作原理,然后构建颜色填充器应用
- 人脸检测和识别算法综述
- 语义分割卷积神经网络快速入门
- 图像语义分割的工作原理和CNN架构变迁
- CapsNet入门系列
- YOLO
- 目标检测|YOLOv2原理与实现(附YOLOv3)
- 目标检测模型YOLO v3问世
- Attention, 1,2,3,4,5
- 读取器读取原始数据(例如源语句中的源词)并将其转换为分布式表示,其中 一个特征向量与每个词的位置相关联。
- 存储器存储读取器输出的特征向量列表。这可以被理解为包含事实序列的存储 器,而之后不必以相同的顺序从中检索,也不必访问全部。
- 最后一个程序利用存储器的内容顺序地执行任务,每个时间步聚焦于某个存储 器元素的内容(或几个,具有不同权重)。
- 一文读懂卷积神经网络中的1x1卷积核
- 目标检测之CornerNet, 1, 2, 3
- 人群计数, 1, 2, 3
- RelationNetwork
- ShuffleNet V2和四个网络架构设计准则
- 【Tensorflow】tf.nn.depthwise_conv2d如何实现深度卷积?
- Tensorflow】tf.nn.atrous_conv2d如何实现空洞卷积?
- 【Tensorflow】tf.nn.separable_conv2d如何实现深度可分卷积?
- 【TensorFlow】tf.nn.conv2d_transpose是怎样实现反卷积的?
- 千奇百怪的GAN变体
- The GAN Landscape:Losses, Architectures, Regularization, and Normalization
- 深度学习新星:GAN的基本原理、应用和走向
- 1. GAN原理学习笔记
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- 7. Wasserstein GAN
- 用变分推断统一理解生成模型(VAE、GAN、AAE、ALI)
- 完全图解RNN、RNN变体、Seq2Seq、Attention机制
- 循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍
- RNN以及LSTM的介绍和公式梳理
- 深度学习其五 循环神经网络
- 用循环神经网络进行文件无损压缩:斯坦福大学提出DeepZip
- 吴恩达序列建模课程
- Word2Vec
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- 8. 通俗讲解查全率和查准率
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- 11. 机器学习各种熵
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- 大卷积核还是小卷积核? 1, 2
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- 迁移学习总结(One Shot Learning, Zero Shot Learning)
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- 模型汇总15 领域适应性Domain Adaptation、One-shot/zero-shot Learning概述
- 【深度学习】论文导读:无监督域适应(Deep Transfer Network: Unsupervised Domain Adaptation)
- 【论文阅读笔记】基于反向传播的无监督域自适应研究
- 【Valse大会首发】领域自适应及其在人脸识别中的应用
- CVPR 2018:基于域适应弱监督学习的目标检测
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- 强化学习——从Q-Learning到DQN到底发生了什么?
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- 从强化学习到深度强化学习(下)
- 一文带你理解Q-Learning的搜索策略
- 马尔科夫决策过程之Markov Processes(马尔科夫过程)
- 马尔科夫决策过程之Markov Reward Process(马尔科夫奖励过程)
- 马尔科夫决策过程之Bellman Equation(贝尔曼方程)
- 马尔科夫决策过程之Markov Decision Process(马尔科夫决策过程)
- 马尔科夫决策过程之最优价值函数与最优策略
- 基于word2vec训练词向量(一)
- 基于word2vec训练词向量(二)
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