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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
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相比传统的机器学习，深度学习试图模仿人的学习思路，通过计算机自动完成海量数据的特征提取，文中对近三年的相关文献进行了研究，首先从深度学习的基本概念进行说明，然后对深度学习应用于自然语言处理方面的研究...
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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。...
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关于深度学习相关的知识进行梳理阐述，覆盖范围包括概率知识、机器学习、深度学习、图像分割、优化算法等。
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本文只是对深度学习在实际问题中的应用进行了初步的探讨，后续文章将更加深入地介绍各种深度学习算法的原理与实战应用。
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在本文中，我们首先通过 cv2::dnn::blobFromImage() 和 cv2::dnn::blobFromImages() 函数了解了如何在 OpenCV 中构建网络输入 blob，然后通过实战学习将流行的深度学习模型架构应用于目标检测任务中，构建 OpenCV ...
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什么是深度学习? 深度学习是机器学习的一个类型，该类型的模型直接从图像、文本或声音中学习执行分类任务。通常使用神经网络架构实现深度学习。“深度”一词是指网络 中的层数 — 层数越多，网络越深。传统的神经...
matlab2017b中新增了许多深度学习的算法，对与keras的链接做了一定的优化，该文件是keras在matlab中的工具箱，可以在matlab中直接安装，详细使用查阅2017b的相关文档
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