下载频道  >  BruceZhou95的资源
  • Deep Learning(深度学习手册)

    深度学习(Deep Learning, DL)或阶层学习(hierarchical learning)是机器学习的技术和研究领域之一,通过建立具有阶层结构的人工神经网络(Artifitial Neural Networks, ANNs),在计算系统中实现人工智能 。由于阶层ANN能够对输入信息进行逐层提取和筛选,因此深度学习具有表征学习(representation learning)能力 ,可以实现端到端的监督学习和非监督学习 。此外,深度学习也可参与构建强化学习(reinforcement learning)系统,形成深度强化学习 。

    2019-07-20
    6
  • Overview of Computer Vision methods(计算机视觉概述)

    计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学,更进一步的说,就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科,计算机视觉研究相关的理论和技术,试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。

    2019-06-28
    6
  • TensorFlow实战Google深度学习框架(第2版).pdf

    《TensorFlow:实战Google深度学习框架(第2版)》为TensorFlow入门参考书,旨在帮助读者以快速、有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了烦琐的数学模型推导,从实际应用问题出发,通过具体的TensorFlow示例介绍如何使用深度学习解决实际问题。书中包含深度学习的入门知识和大量实践经验,是走进这个前沿、热门的人工智能领域的优选参考书。

    2019-05-27
    6
  • 算法图解pdf版本

    本书示例丰富,图文并茂,以让人容易理解的方式阐释了算法,旨在帮助程序员在日常项目中更好地发挥算法的能量。书中的前三章将帮助你打下基础,带你学习二分查找、大O表示法、两种基本的数据结构以及递归等。余下的篇幅将主要介绍应用广泛的算法,具体内容包括:面对具体问题时的解决技巧,比如,何时采用贪婪算法或动态规划;散列表的应用;图算法;K最近邻算法

    2019-05-27
    9
  • 深度学习入门之PyTorch

    《深度学习入门之PyTorch》深度学习如今已经成为科技领域最炙手可热的技术,在《深度学习入门之PyTorch》中,我们将帮助你入门深度学习。《深度学习入门之PyTorch》将从机器学习和深度学习的基础理论入手,从零开始学习 PyTorch,了解 PyTorch 基础,以及如何用 PyTorch 框架搭建模型。通过阅读《深度学习入门之PyTorch》,你将学到机器学习中的线性回归和 Logistic 回归、深度学习的优化方法、多层全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络,以及生成对抗网络,最后通过实战了解深度学习前沿的研究成果,以及 PyTorch 在实际项目中的应用。《深度学习入门之PyTorch》将理论和代码相结合,帮助读者更好地入门深度学习,适合任何对深度学习感兴趣的人阅读。

    2019-05-25
    17
  • 神经网络与深度学习

    邱老师昨天就在知乎发布了这本书:「整本书终于写完了,虽然还有很多不足。但先告一段落,不然就得无限期拖延下去。感谢众多热心网友的意见和建议。全书的内容可以从这里(https://nndl.github.io/)下载。个人能力有限,书中难免有不当和错误之处,还望读者海涵和指正,不胜感激。」

    2019-04-17
    7
  • 《解析卷积神经网络—深度学习实践手册》

    人工智能,一个令人熟悉但却始终倍感陌生的词汇。让人熟悉的是科幻作家艾 萨克·阿西莫夫笔下的《机械公敌》和《机器管家》,令人陌生的却是到底如何 让现有的机器人咿呀学语邯郸学步;让人熟悉的是计算机科学与人工智能之父 图灵设想的“图灵测试”,令人陌生的却是如何使如此的高级智能在现实生活中 不再子虚乌有;让人熟悉的是

    2019-04-07
    20
  • Hands-On Reinforcement Learning(Python 强化学习实用指南)附 pdf 与完整代码

    强化学习(RL)是人工智能的一个发展趋势和最有前途的分支。用 Python 进行强化学习不仅可以帮助掌握基本的强化学习算法,而且可以帮助掌握高级的深层强化学习算法。

    2019-03-12
    24
  • 《Python3:从零入门机器学习》Python3 from none to machine learning

    《Python3:从零入门机器学习》Python3 from none to machine learning

    2019-03-01
    22
  • An Introduction to Deep Reinforcement Learning

    度强化学习已经为围棋、视频游戏和机器人等领域带来了变革式的发展,成为了人工智能领域的一大主流研究方向。近日,麦吉尔大学、谷歌大脑和 Facebook 的多位研究者在 arXiv 发布了 140 页的《深度强化学习入门》文稿,对深度强化学习的当前发展和未来趋势进行了系统性的总结和介绍。本书由伯克利知名机器学习专家 Michael Jordan 教授主编。

    2019-02-15
    10
  • GitHub

    绑定GitHub第三方账户获取
  • 签到新秀

    累计签到获取,不积跬步,无以至千里,继续坚持!
关注 私信 TA的资源