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deeplearningandneuralnetworkpaper
- 神经网络与深度学习综述，非常经典，强烈推荐-Neural networks and deep learning Summary
CNN
- 本文是深度学习中卷积神经网络得东西，可以进行学习-This is the depth of convolution neural network learning was something that you can learn
deeplearn
- 深度学习笔记 总结深度神经网络的特点、应用和实现过程，比较详细-Depth study notes summary depth neural network features, applications and implementation process, a more detailed
Deep-learning-and-new-progress-
- 深度学习是机器学习中的一个新的研究领域。通过深度学习的方法构建深度网络来抽取特征是目 前目标和行为识别中得到关注的研究方向。为引起更多计算机视觉领域研究者对深度学习进行探索和讨论，并推 动目标和行为识别的研究，对深度学习及其在目标和行为识别中的新进展给予概述。方法首先介绍深度学习领 域研究的基本状况、主要概念和原理 然后介绍近期利用深度学习在目标和行为识别应用中的一些新进展。结 果阐述了深度学习与神经网络之间的关系，深度学习的优缺点，以及目前深度学习理论需要解决的主要问题。
CNNDEMO
- 卷积人工神经网络，是一种基于深度学习的重要代码为图像的解析提供了很好的应用方向-Convolutional neural network is an important code based on the depth of the study of the code for the image analysis provides a good application direction
cnn_tutorial.pdf
- 本文档讨论和实现了卷积神经网络， 并且进行了延伸。非常重要的资料，对于深度学习有很重要的借鉴意义。 -This document discusses the derivation and implementation of convolutional neural networks (CNNs), followed by a few straightforward extensions. Convolutional neural networks involve many more connec
DeepLearningBook.pdf
- 深度学习书籍,作者是GAN 网络的创始人，值得一看。将深度学习，神经网络和机器学习讲解的很清楚，不仅仅如此，把深度学习的理论知识讲解的饿很透彻。-Deep learning books, the author is the founder of the GAN network, worth a visit. The depth of learning, neural networks and machine learning to explain very clearly, not only t
深度卷积神经网络
- 作为类脑计算领域的一个重要研究成果，深度卷积神经网络已经广泛应用到计算机视觉、自然语言处理、信息检索、语音识别、语义理解等多个领域，在工业界和学术界掀起了神经网络研究的浪潮，促进了人工智能的发展。卷积神经网络直接以原始数据作为输入，从大量训练数据中自动学习特征的表示。(As the important research achievement, deep convolutional neural networks have been widely applied to various fiel
神经网络与深度学习讲义20151211
- 讲解了神经网络原理和和机器学习有关知识，和入门学习所需要的数学基础知识(Explains the principles of neural networks and the basic knowledge required)
神经网络与深度学习讲义
- 邱锡鹏：深度学习与神经网络入门级教程，PDF版本(Basic tutorials of deep learning and neutral networks)
AI Bible(Deep Learning)
- 随后该书分为三部分，第一部分是应用数学和机器学习基础，当初步具有上述理论基础后，才算叩开深度学习的大门。第二部分是深层网络的现代实践。第三部分是深度学习的理论研究，适用于想要执果索因、深入学习神经网络内在原理的研究人员学习。(The book is divided into three parts, the first part is the application of mathematical and machine learning based. When initially with t
FaceNet-A-Unified-Embedding-for-Face-Recognition-and-Clustering
- FaceNet---深度学习与人脸识别的二次结合 Facenet是一个通用的系统，采用CNN神经网络将人脸图像映射到128维的欧几里得空间，我们可以根据两幅人像的欧几里得距离去判断两个人像的相似程度。两个人像之间的欧几里得距离越近，说明它们越相似。 FaceNet可以用于人脸验证（是否是同一人？），识别（这个人是谁？）和聚类（寻找类似的人？）。FaceNet采用的方法是通过卷积神经网络学习将图像映射到欧几里得空间。空间距离直接和图片相似度相关：同一个人的不同图像在空间距离很小，不同人的图像在