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神经⽹络与深度学习 Neural Networks and Deep Learning （美）M

神经作者⽹络翻译数字 Michae Nielsen 学习 Neural Networks

2019-12-11

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Probabilistic Graphical Models Adaptive Computati

Learning Machine Graphical Michae Models Richard ed. 2nd Approach Pierre

2019-12-08

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Schölkopf and Smola: Learning with Kernels 2001/0

Learning Machine Michae edition David Models Graphical Approach Pierre Jordan

2019-12-08

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C. E. Rasmussen & C. K. I. Williams, Gaussian Proc

Learning Machine Michae 2006 Models Graphical Processes Jordan Gaussian Richard

2019-12-08

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神经⽹络与深度学习 Neural Networks and Deep Learning （美）M

神经作者翻译数字 Michae Nielsen ⽹络学习 Neural Networks

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神经⽹络与深度学习 Neural Networks and Deep Learning （美）M

神经作者数字翻译 Michae Nielsen ⽹络 Networks Neural 学习

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神经⽹络与深度学习 Neural Networks and Deep Learning （美）M

神经作者数字翻译 Michae ⽹络 Learning Neural Nielsen Deep

2019-12-08

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5.1 cudnn-8.0-linux-x64-v 学习机器

2019-12-08

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Deep Residual Learning for Image Recognition Kaim

residual net works Image se Net set learning layers dee

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cudnn8.0 tat 学习机器

2019-12-08

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Deep Learning Adaptive Computation and Machine Le

Learning Massachu setts book Ian author Bengio Courville Aaron MIT

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DR AF T 编译时间： 20 15 -12 -17 10 :0

矩阵向量常见导数机器时间 10:08 编译 17 2015-12

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深度学习读书笔记三．限制波尔兹曼机 3.1 限制波尔兹曼机（RBM）使用方法 3.1.

节点样本 RBM 取值隐藏 hj 编码网络可视 1|v

2019-12-11

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Beijing Instituteof Zhongke Resources, Environment

学习技术智能深度领域数据人工机器培训研究

2019-12-11

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MIT深度学习 www.deeplearningbook.org机器学习(Machin

学习深度 sorflow review.net Learning http: www.vision.caltech.edu archive.html st blog keras matlab

2019-12-11

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读书笔记 1 CIFAR-10 在 caffe 上进行训练与学习 2014.7.21 薛开宇

txt proto cifar10 文件训练 train 模型运行 cd 数据库

2019-12-10

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DR AF T 仅供学习使用，不得用于商业目的。https://github.com/exac

学习矩阵向量与日俱增用于目的商业第一深度 342.6

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SnailTyan ● 首页 ● 分类 ● 归档

residual net works learning Net 翻译论文 dee 作者 layers

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深度学习 2017 年 1 月 14 日 http://showmecode.cn/links/

矩阵学习向量与日俱增第一分解深度 code.cn links book 342.6 复杂度

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yolov3 机器学习检测识别

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