google推出的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)

機(jī)器學(xué)習(xí)俘闯，深度學(xué)習(xí)蒲拉，數(shù)據(jù)挖掘肃拜，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

各種深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)踐合集（NLP相關(guān)的為主）

最近比較火熱的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)　

我以官方文檔為主線，開(kāi)始對(duì)TensorFlow的學(xué)習(xí)。這期間會(huì)把我的理解進(jìn)行持續(xù)的輸出曼库，作為《TensorFlow從0到N》系列区岗。 它不會(huì)止于翻譯和筆記，不會(huì)停留在語(yǔ)言和工具毁枯，而是堅(jiān)持通過(guò)啟發(fā)性的方式慈缔，循序漸進(jìn)的構(gòu)建理解，搭建一個(gè)堅(jiān)實(shí)可靠的种玛、連接“零基礎(chǔ)”與“人工智能（AI）/機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）/深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）”領(lǐng)域之間的緩坡道藐鹤。

Google寶貴的深度學(xué)習(xí)開(kāi)開(kāi)源框架

機(jī)器學(xué)習(xí)祭示，數(shù)據(jù)挖掘肄满，深度學(xué)習(xí)，自然語(yǔ)言處理交流质涛。歡迎大家投稿稠歉。

該專(zhuān)題是機(jī)器學(xué)習(xí)瞬测、推薦系統(tǒng)和自然語(yǔ)言處理横媚、深度學(xué)習(xí)相關(guān)算法學(xué)習(xí)記錄，用通俗的語(yǔ)言去理解算法月趟，去樸實(shí)的文字記錄每次前行灯蝴，每個(gè)算法力爭(zhēng)說(shuō)清緣由，且嘗試實(shí)現(xiàn)或者使用開(kāi)源庫(kù)進(jìn)行孝宗。機(jī)器學(xué)習(xí)忍者在路上……

分享深度學(xué)習(xí)因妇、機(jī)器學(xué)習(xí)问潭、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、模式識(shí)別婚被、資源語(yǔ)言處理狡忙、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域的一些技術(shù)

個(gè)人筆記

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)專(zhuān)題歡迎大家投稿相關(guān)內(nèi)容。從基礎(chǔ)理論到實(shí)戰(zhàn)演練均可嘗試投稿北专。若有GPU計(jì)算資源需求去完成很有價(jià)值的工作也可以留言請(qǐng)求禀挫，我們會(huì)滿足你的哈！ 該專(zhuān)欄中的文章還會(huì)被發(fā)在：UAI人工智能公眾號(hào)拓颓。讓更多的人看到你們的優(yōu)秀作品语婴。

心理學(xué)腻格、社會(huì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)啥繁、博弈論，以及現(xiàn)在興起的人工智能青抛、深度學(xué)習(xí)旗闽、大數(shù)據(jù)，究竟給我們的日常生活帶來(lái)了多少新的變化蜜另？ 認(rèn)知适室、記憶、學(xué)習(xí)举瑰，這些人類(lèi)迷一樣的能力捣辆，左右著人的進(jìn)步與人類(lèi)社會(huì)的發(fā)展。最近20年來(lái)此迅，由哲學(xué)汽畴、心理學(xué)、人工智能耸序、語(yǔ)言學(xué)忍些、人類(lèi)學(xué)、神經(jīng)學(xué)融合而成的認(rèn)知學(xué)科坎怪，逐步成為一個(gè)新的重要學(xué)科罢坝，并在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中產(chǎn)生強(qiáng)大的影響。 找遍了其他專(zhuān)題竹捉，要么不合適偿枕，要么勉強(qiáng)投稿被退即碗，這么一個(gè)常常運(yùn)用、但是卻偏門(mén)的學(xué)科體系闹司，究竟能不能獨(dú)立存在呢？

本專(zhuān)題招募管理員，有意向請(qǐng)簡(jiǎn)信私聊，謝謝众弓！ 用來(lái)分享機(jī)器學(xué)習(xí)恩溅，深度學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)谓娃，計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域的一些技術(shù)脚乡。 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(zhuān)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，相互學(xué)習(xí)滨达！

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