我只想為讀者服務(wù)，因此我會在雨天靜靜地寫作和看書畔柔。<br>CSDN博客：<a href="https://links.jianshu.com/go?to=https%3A%2F%2Fdata-mining.blog.csdn.net%2F" target="_blank">https://data-mining.blog.csdn.net/</a>
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思想上遺世獨(dú)立,身體上同流合污
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什么是深度學(xué)習(xí)瓶蚂？深度學(xué)習(xí)的發(fā)展瓶頸為何| “人工智能+區(qū)塊鏈”科普第4問
人工智能這門學(xué)科，別說我們一般人了宣吱，就是很多業(yè)內(nèi)人士也很難搞得特別清楚窃这。究其原因，人工智能是一個非常廣泛的領(lǐng)域征候，涵蓋了很多大的學(xué)科杭攻。大致可以歸納為以下六個類別： 在進(jìn)一步闡述...
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本專題招募管理員，有意向請簡信私聊锅睛，謝謝埠巨！ 用來分享機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)现拒，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)乖订，計算機(jī)視覺等領(lǐng)域的一些技術(shù)。 Machine Learning 學(xué)習(xí)資料：http://www.reibang.com/p/e0238db24973 相關(guān)參考： 1. [Coursera - Machine Learning by Andrew Ng]：https://www.coursera.org/learn/machine-learning 2. [ Stanford CS231n Course]：http://cs231n.github.io/ 課程整理：http://www.reibang.com/p/182baeb82c71 3. [深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(英文原版)]：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/ [GitBook同步鏈接]：https://www.gitbook.com/book/tigerneil/neural-networks-and-deep-learning-zh/details 4. [UFLDL教程]：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL%E6%95%99%E7%A8%8B （中文） http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial （英文） 5. [Deep Learning - An MIT Press book]：http://www.deeplearningbook.org/ 6. [Neural Network Playground]： http://playground.tensorflow.org/ 7. [A Guide to Deep Learning]： http://www.reibang.com/p/6752a8845d01 8. [知乎“機(jī)器學(xué)習(xí)”專欄]： https://www.zhihu.com/collection/108812637 9. [How do Convolutional Neural Networks work?] http://www.reibang.com/p/fe428f0b32c1 …… 希望大家可以相互交流具练，相互學(xué)習(xí)！
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