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该资源包含机器学习和深度学习论文的复现版本（低版本）。

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简介：
该课程项目融合了机器视觉以及模式识别领域的知识，并深入探讨了深度学习与大数据处理技术的结合应用。为进一步拓展学生的实践能力，学生需完成一份详细的课外研究报告。此外，项目还包括对CVPR学术论文的复现实验，以加深对相关前沿技术的理解。目前该项目处于初步阶段，呈现出一种“垃圾版”的状态，表明仍有进一步完善的空间。

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  • 机器学习与深度学习论文复现（简略版).rar
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    本资源为《机器学习与深度学习论文复现》简略版，包含多篇经典论文的代码实现和实验分析，适用于快速掌握核心算法和技术要点。 机器视觉与模式识别及深度学习与大数据课程的大作业包括课外研究报告和CVPR论文复现任务。
     
  • Halcon 19深度学习版本和平版
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    Halcon 19是一款集成了深度学习技术的机器视觉软件，提供平版与深度学习两个版本，适用于各种复杂图像处理和模式识别任务。 MVTec HALCON 19 深度学习版本和平版经过亲测可用，解压后可以直接放到安装目录下使用。
     
  • 研究生期间的深度学习、机器学习研习及论文复现等内容.zip
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    本资料包汇集了作者在研究生阶段对深度学习与机器学习领域的深入研究和探索成果，包括经典论文的复现实践和相关技术笔记。 机器学习（ML）是计算机系统为了有效地执行特定任务而使用的算法和统计模型的科学研究方法，它不依赖于明确指令，而是依靠模式识别与推理技术实现目标。作为人工智能的一个分支，机器学习通过利用样本数据构建数学模型——即所谓的“训练数据”，使系统能够在没有具体编程指引的情况下做出预测或决策。 这种类型的算法被广泛应用于各种领域中，例如电子邮件过滤和计算机视觉等场景，在这些情况下开发明确指令来执行任务是不切实际的。机器学习与计算统计学密切相关，后者侧重于使用计算机进行预测分析。此外，优化研究为该领域提供了方法、理论及应用实例。 数据挖掘也是其中一个重要的分支，它专注于探索性数据分析到无监督学习的研究方向。在各种商业问题的应用中，机器学习有时也被称作预测分析。
     
  • 深度学习复习资料.pdf
    优质
    本PDF文件涵盖了深度学习领域的核心概念、算法及应用案例，适合于学生和研究人员作为复习和深入研究使用。 山东大学计算机学院人工智能实验班（2018级）期末复习重点包括深度学习与神经网络的相关内容，这些是上课期间老师特别强调的重点部分。
     
  • 使用百度飞桨学习Python机器学习和深度学习资料
    优质
    本资源提供基于百度飞桨平台的Python机器学习与深度学习教程，涵盖从基础到高级的内容，适合初学者快速上手并深入学习。 百度飞桨提供的学习资源涵盖了Python机器学习与深度学习的多个方面： - GRU：情感分类实践案例。 - LSTM：用于谣言检测的应用实例。 - Python复杂操作教程：包括爬虫技术及数据分析方法。 - ResNet-50原理讲解，结合CIFAR10数据集进行图像分类实验。 - VGGNet理论介绍及其在中草药识别中的应用实践。 - Word2Vec实现详解，基于CBOW和Skip-Gram模型构建Word2Vec词向量。 此外，在计算机视觉领域，飞桨也提供了丰富的学习内容： - 飞浆与Python入门操作教程（针对初学者）。 - Python复杂操作讲解及其实用场景介绍。 - 计算机视觉概述理论课程。 - 基于深度神经网络的宝石分类实践项目。 - 利用卷积神经网络进行美食识别的应用实例探讨。 - VGG-16模型在中草药图像识别中的应用案例分析。
     
  • Matlab版本的深度学习GRU网络
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    本项目采用MATLAB实现深度学习中的门控循环单元（GRU）网络，适用于序列数据预测和分类任务，提供模型训练、验证及应用示例。 这段文字可以直接运行，并且包含所需的数据文件。
     
  • 机器学习与深度学习论文绘图模板
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    本资源提供一系列用于绘制机器学习及深度学习研究中常见图表的LaTeX模板，涵盖实验结果展示、模型架构图等，助力科研工作者高效完成论文排版。 深度学习与机器学习论文绘图模板是该领域中的重要工具，用于可视化设计各种机器学习模型及架构。它提供了一系列基础组件库，帮助研究者快速构建复杂的机器学习系统。 这些基本组件包括但不限于： - Softmax：一种常见的输出层激活函数，在多分类问题中广泛应用。 - Convolve（卷积）：用于提取图像或信号中的空间特征的操作。 - Sharpen（锐化）：增强图像清晰度和对比度的处理技术。 此外，模板还提供了多种架构设计供选择： - CNN（卷积神经网络）：适用于图像分类、目标检测及分割等任务。 - FC（全连接层）：用于解决分类、回归问题以及特征提取的任务。 一个典型的深度学习模型架构实例可能如下所示： 输入数据 → Conv3-32x4 → 最大池化 → Conv3-64x2 → 最大池化 → Conv3-128x1 → 最大池化 → FC-512层（特征向量）→ 输出 此模型架构中，通过多个卷积和最大池化操作提取图像的空间信息并降低数据维度。最终的全连接层用于分类任务或从输入生成有用的表示形式。 深度学习与机器学习论文绘图模板的应用范围非常广泛： - 图像识别及目标检测 - 自然语言处理与文本分析 - 语音识别和机器翻译 - 生物信息学 综上所述，该工具是一个强大且灵活的设计助手，能够满足不同领域的研究需求。
     
  • Cora数据集（包含机器学习论文，常用于图深度学习研究）
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    Cora数据集是一套包含机器学习论文的资料集合，主要用于评估和开发图深度学习算法，是相关领域研究的重要资源。 图机器学习的第一次作业是节点分类问题（Node classification），使用的数据集为Cora。助教提供的Demo中的数据集格式如下：cora目录下有三个文件，分别是cora.cites, cora.content 和 README。
     
  • 机器学习算法PPT.rar_机器学习PPT_深度学习PPT_深度学习课件_深度学习讲义
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    本资源包含关于机器学习及深度学习的核心概念和算法讲解的PPT文件，适用于教学与自学。涵盖从基础理论到实际应用的内容。 这份机器学习课件涵盖了从基础入门到深度学习的全面内容，非常详尽。
     
  • MATLAB深度学习：包含机器学习、神经网络等...
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    本书深入浅出地介绍了如何使用MATLAB进行深度学习实践，涵盖机器学习和神经网络等多个领域，适合初学者与进阶读者参考。 开始使用MATLAB进行深度学习和人工智能的深入入门指南。本书首先介绍机器学习的基础知识，然后逐步过渡到神经网络、深度学习以及卷积神经网络的学习。《MATLAB 深度学习》一书在理论与应用相结合的基础上，采用 MATLAB 作为编程语言和工具来展示书中案例研究中的示例。 通过这本书，你将能够解决一些当今世界上的大数据问题、智能机器人以及其他复杂的数据难题。你会了解到深度学习是现代数据分析和使用中更为复杂的机器学习方面，并且更加智能化。 本书内容包括： - 使用MATLAB进行深度学习 - 发现神经网络及多层神经网络的工作原理 - 掌握卷积与池化层的运用方法 - 通过一个MNIST示例来实践这些知识 目标读者：希望使用 MATLAB 学习深度学习的人士。有一定 MATLAB 经验会更有帮助，但不是必须的。