Deep learning的一些有用链接

最新推荐文章于 2022-03-07 23:18:09 发布
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本文提供了关于深度学习的基础教程及资源链接，包括深度学习网络的介绍与实践指南。特别聚焦于受限玻尔兹曼机（RBMs）的学习资料，涵盖理论背景与实际应用案例。
AIGC实战——深度学习 (Deep Learning, DL)
盼小辉丶的博客
10-25 7万+
深度学习 (Deep Learning, DL) 是贯穿所有生成模型 (Generative Model) 的共同特征，几乎所有复杂的生成模型都以深度神经网络为核心，深度神经网络能够学习数据结构中的复杂关系，而不需要预先提取数据特征。在本节中，我们将介绍深度学习基本概念，并利用 Keras 构建深度神经网络。
Deep Learning（深度学习）
qq_43667702的博客
01-18 714
Deep Learning（深度学习）
deeplearning.net教程使用
积沙成塔
01-18 4668
在众多关于Deep Learning的教程中，deeplearning.net算是其中一个不错的学习网站。deeplearning.net的教程采用Python代码作为实例。读代码和运行代码是深入了解一个算法的必经之路。以下是关于Ubuntu下使用deeplearning.net的经验。 1. 配置Pydev+Eclipse 2.下载教程 git clone git://github.com
计算机视觉牛人的网站
张小牙的博客
11-13 1604
zouxy09的专栏 peghoty UFLDL教程 1.     http://www.cnblogs.com/tornadomeet/tag/Deep%20Learning/default.html?page=1 博客园tornadomeet的博文，楼主参加了天津的DL学习，里面有很全的DL学习笔记，很值得学习。
深度学习 网站 http://deeplearning.net/
09-27 2327
http://deeplearning.net/ Welcome to Deep Learning Deep Learning is a new area of Machine Learning research, which has been introduced with the objective of moving Machine Learning closer t
翻译: 深入神经网络概览Dive into Deep Learning
AI架构师易筋
03-07 3866
1. 简介 直到最近，我们每天与之交互的几乎所有计算机程序都是由软件开发人员根据第一原理编码的。假设我们想编写一个应用程序来管理一个电子商务平台。在围着白板花了几个小时思考这个问题之后，我们会想出一个可行的解决方案的大致思路，可能看起来像这样： (i) 用户通过在 Web 浏览器中运行的界面与应用程序交互或移动应用程序； (ii) 我们的应用程序与商业级数据库引擎交互，以跟踪每个用户的状态并维护历史交易记录； (iii) 在我们应用程序的核心，业务逻辑（你可能会说，大脑) 我们的应用程序有条不紊地详细说明
Deep Learning 学习笔记
This is bill的专属博客
07-17 4708
一、文章来由好久没写原创博客了，一直处于学习新知识的阶段。来新加坡也有一个星期，搞定签证、入学等杂事之后，今天上午与导师确定了接下来的研究任务，我平时基本也是把博客当作联机版的云笔记~~如果有写的不对的地方，欢迎批评指正。二、《一天搞懂深度学习》300多页的PPT，台大教授写的好文章。 对应的视频地址1、Lecture I: Introduction of Deep Learning（1）mach
大牛deep learning入门教程
This is bill的专属博客
07-17 1349
雷锋网(搜索“雷锋网”公众号关注)按：本文由Zouxy责编，全面介绍了深度学习的发展历史及其在各个领域的应用，并解释了深度学习的基本思想，深度与浅度学习的区别和深度学习与神经网络之间的关系。深度学习，即Deep Learning,是一种学习算法（Learning algorithm）,亦是人工智能领域的一个重要分支。从快速发展到实际应用，短短几年时间里，深度学习颠覆了语音识别、图像分类、文本理解等
《Neural Networks and Deep Learning》（美）Michael Nielsen 著 英文版.pdf
05-09
例如，书中提供了开源代码库链接、作者的项目公告邮件列表、以及由Yoshua Bengio、Ian Goodfellow和Aaron Courville合著的《Deep Learning》草稿书籍链接。读者可以通过这些资源获取更多深度学习的前沿资料和研究...
deeplearning学习教程英文版
01-16
deeplearning学习教程英文版是一本全面讲解深度学习的教材，提供了对深度学习各个知识点的详细介绍，并且辅以Python编程示例。本书主要覆盖了深度学习的基础知识、模型构建、编程实践和一些进阶技巧。下面详细阐释书...
A Deep Learning Approach for User Identity Linkage_翻译.pdf
03-12
DeepLink的核心优势在于它是一个端到端的半监督学习方法，能够自动从数据中提取有用的特征，无需手工干预。通过这种方式，DeepLink能够处理跨不同社交平台的数据异构性问题，并能够通过学习来捕获用户间的潜在语义...
区域地震台网（2016-2021年）的数据和过去约60年（1963-2021年）可用的震源机制
01-08
区域地震台网（2016-2021年）的数据和过去约60年（1963-2021年）可用的震源机制
主动配电网故障恢复的重构与孤岛划分统一模型研究升级版本（Matlab代码实现）
01-08
主动配电网故障恢复的重构与孤岛划分统一模型研究【升级版本】（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了主动配电网在发生故障后的恢复策略，提出了一种将网络重构与孤岛划分相结合的统一优化模型，并通过Matlab代码实现了该模型的仿真与验证。该升级版本进一步优化了算法效率与模型精度，能够有效提升配电网在故障情况下的供电恢复能力与运行可靠性，适用于含分布式电源的复杂配电网系统。研究涵盖了故障隔离、拓扑重构、孤岛划分及负荷恢复等多个关键环节，体现了较强的工程应用价值。; 适合人群：电气工程、电力系统自动化及相关专业的研究生、科研人员以及从事智能电网故障恢复技术研发的工程师。; 使用场景及目标：①用于科研学习与论文复现，特别是针对IEEE标准测试系统（如IEEE 33、69节点）开展配电网故障恢复研究；②为实际电力系统提供故障后快速恢复的算法支持，提升电网韧性与自愈能力；③作为Matlab仿真案例，辅助教学与项目开发。; 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码与网盘资源，逐步调试运行，深入理解模型构建过程与优化算法实现细节，同时可参考团队其他相关研究以拓展应用场景。
多层次自动着陆发动机故障时的湍流不确定性.zip
最新发布
01-08
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
SCI复现基于纳什博弈的多微网主体电热双层共享策略研究（Matlab代码实现）
01-08
【SCI复现】基于纳什博弈的多微网主体电热双层共享策略研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于纳什博弈理论的多微网主体电热双层共享策略，通过构建双层优化模型实现多微网系统间的电能与热能协同调度与资源共享。上层模型以各微网主体为独立参与者，基于纳什博弈框架优化自身利益，下层模型则考虑能源耦合关系与网络约束，实现系统整体能效优化。研究采用Matlab进行代码实现与仿真验证，复现了SCI级别研究成果，涵盖模型构建、博弈均衡求解、能量共享机制设计等关键环节，有效提升了多微网系统的经济性与能源利用效率。; 适合人群：具备一定电力系统、博弈论及优化算法基础，从事能源互联网、微电网调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于多微网系统中电热协同优化调度策略的设计与仿真；②支撑纳什博弈在能源共享场景中的建模与求解实践；③为综合能源系统中主体间利益协调与资源分配提供理论参考与代码实现范例； 阅读建议：建议结合Matlab代码深入理解双层模型的实现逻辑，重点关注博弈均衡的求解过程与收敛性分析，同时可拓展至其他多主体能源系统应用场景进行二次开发与验证。
基于人工智能与语音交互技术构建的跨平台多端外语学习应用TalkieAI_该项目是一个集成了先进AI对话模型实时语音识别与合成智能语法分析纠错多语言即时翻译以及个性化学习路径规.zip
01-08
基于人工智能与语音交互技术构建的跨平台多端外语学习应用TalkieAI_该项目是一个集成了先进AI对话模型实时语音识别与合成智能语法分析纠错多语言即时翻译以及个性化学习路径规.zip
《Deep Learning for Computer Vision with Python》
03-27
好的，用户需要寻找《Deep Learning for Computer Vision with Python》这本书的相关信息和资源。首先，我应该确认这本书的基本信息，比如作者、版本和内容结构。作者是Adrian Rosebrock，他是一位知名的计算机视觉...
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