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ufldl-tutorial-python：用Python进行的斯坦福无监督特征学习与深度学习教程（更新版）

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简介：
ufldl-tutorial-python 是一个基于 Python 的资源库，提供斯坦福大学无监督特征学习和深度学习课程的最新教程和代码示例。 斯坦福无监督特征学习和深度学习教程（新版）使用 Python 教程网站提供了查看此 repo 的 ipython 笔记本的方法。为简化起见，下面列出了所有笔记本的链接。

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  • ufldl-tutorial-python：用Python进行的斯坦福无监督特征学习与深度学习教程（更新版）
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    ufldl-tutorial-python 是一个基于 Python 的资源库，提供斯坦福大学无监督特征学习和深度学习课程的最新教程和代码示例。 斯坦福无监督特征学习和深度学习教程（新版）使用 Python 教程网站提供了查看此 repo 的 ipython 笔记本的方法。为简化起见，下面列出了所有笔记本的链接。
     
  • 无监督学习实战入门 使用Python进行无监督学习实践
    优质
    本书为初学者提供了使用Python进行无监督学习的实用指南，通过丰富的实例讲解了如何应用聚类、降维等技术解决实际问题。 Hands-On Unsupervised Learning Using Python is a guide on how to build applied machine learning solutions from unlabeled data, authored by Ankur A. Patel.
     
  • Deep_Matlab：在 MATLAB 中进行无监督深度学习
    优质
    Deep_Matlab是一份教程，专注于使用MATLAB开展无监督深度学习研究与应用。它为科研人员和工程师提供了一个探索数据驱动模型的有效途径。 在 MATLAB 中运行无监督深度学习的脚本 train_deep_k_means.m 以获取示例运行。
     
  • 斯坦福大学深度学习基础知识教程.pdf
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    本PDF教程由斯坦福大学提供，旨在为读者介绍深度学习的基础知识。内容涵盖神经网络、卷积神经网络等核心概念和技术，适合初学者和专业人士参考学习。 斯坦福大学-深度学习基础教程.pdf 由于文档本身仅包含文件名，并无实际内容或链接需要删除，所以保持原样即可。若需强调没有多余信息，则可表述为：“该PDF名为《斯坦福大学-深度学习基础教程》，未附带任何额外的联系信息或其他网址。”
     
  • DeepCluster: 用于视觉特征无监督学习的深度聚类-源码
    优质
    DeepCluster是一款利用深度聚类技术进行视觉特征无监督学习的开源代码库。它通过大规模数据上的自组织能力，有效提取图像深层次语义信息，促进计算机视觉领域的发展。 我们发布了一种新的自我监督方法SwAV，在ImageNet上使用ResNet-50进行无监督学习的性能仅比有监督的学习低1.2%。该方法结合了在线聚类和多作物数据增强技术。此外，还推出了DeepCluster-v2，这是DeepCluster的一个改进版本（包括更好的数据增强、余弦学习速率表等）。深度集群代码实现了卷积神经网络或卷积网络的无监督训练，并且遵循论文所述的方法。我们还提供了用于评估协议的代码：Pascal VOC分类激活线性分类实例级图像检索。 最后，该代码还包括一个可视化模块，可以用来以可视方式评估学习到的功能的质量。使用此代码需要安装Python版本2.7、SciPy和scikit-learn软件包以及PyTorch版本0.1.8，并且推荐使用CUDA 8.0环境。
     
  • 基于EEG的情绪识别利用无监督深度特征学习
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    本研究探讨了通过无监督深度学习技术从EEG信号中提取情绪相关特征的方法，以实现更准确、高效的情绪识别。 基于EEG的情绪识别采用无监督深度特征学习方法。
     
  • 斯坦福大学深度学习基础教程（文字版，非扫描版）
    优质
    本教程为斯坦福大学官方出品，提供全面而深入的学习材料，帮助初学者掌握深度学习的基础知识与技能。适合所有希望进入人工智能领域的学习者使用。 本教程将介绍无监督特征学习和深度学习的核心概念。通过学习，你还将实现多个功能学习/深度学习算法，并观察它们的工作原理，同时学会如何将这些理念应用于新的问题上。
     
  • 利用Python进行深度学习
    优质
    本课程旨在教授学员如何使用Python语言进行深度学习项目开发，涵盖基础理论和实战应用。适合编程及数据分析爱好者。 基于Python的深度学习教程浅显易懂，适合初学者快速入门。
     
  • 吴恩达教授的斯坦福大学机器学习课程深度学习笔记v5.44
    优质
    这是一份基于吴恩达在斯坦福大学授课的机器学习课程整理而成的深度学习笔记，版本为v5.44，内容详实，适合自学和研究参考。 《神经网络图解机器学习》是由（日）杉山将所著的一本书，在吴恩达深度学习笔记v5.44版本的P226页提供了相关的样本内容。 如果需要更详细的描述或有特定的部分需进一步解释，请告知具体需求。
     
  • 监督学习、无监督学习及强化学习
    优质
    本课程全面介绍机器学习的核心领域，包括监督学习、无监督学习和强化学习的基本概念、算法原理及其应用实践。 监督学习、无监督学习与强化学习是机器学习的三种主要类型。监督学习涉及使用标记的数据集进行训练，以预测未来的输出；无监督学习则处理没有标签的数据，旨在发现数据中的结构或模式；而强化学习通过智能体在环境中的互动来优化策略，通常用于解决决策问题。