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解析深度学习原理，从零构建深度学习库！Anatomy of the Deep Learning Principle，.zip

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简介：
本资源深入解析深度学习的核心原理，并提供从零开始构建深度学习框架的教程与代码示例，适合希望深入了解DL机制的技术爱好者和研究人员。 解剖深度学习原理，从零开始实现深度学习库！《深入探讨深度学习的基本原则》

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  • 解析深度学习原理，从零构建深度学习库！Anatomy of the Deep Learning Principle，.zip
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    本资源深入解析深度学习的核心原理，并提供从零开始构建深度学习框架的教程与代码示例，适合希望深入了解DL机制的技术爱好者和研究人员。 解剖深度学习原理，从零开始实现深度学习库！《深入探讨深度学习的基本原则》
     
  • DBNMatlab代码-Deep-Learning: 深度学习
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    这段GitHub仓库包含了用于深度学习研究的DBN（深层信念网络）的Matlab实现代码，适用于对深度学习感兴趣的开发者和研究人员。 深度学习是机器学习的一个重要领域，它通过使用多个隐藏层来对数据的高级表示进行建模。受限玻尔兹曼机（RBM）被开发出来用于建模输入数据分布，并作为特征提取器应用于各种分类算法中。深度信念网络（DBN）是由若干RBMs堆叠而成的一种结构，在贪婪预训练之后，这些RBMs可以初始化一个多层神经网络，然后通过反向传播进行微调。 在这一过程中，我们可以通过添加一个名为“分级RBM（ClassRBM）”的输出层到隐藏层之上来修改受限玻尔兹曼机。这个新架构能够同时对输入分布及其类别标签建模，并作为一种监督学习结构独立地执行分类任务。 在这项研究中，我们将ClassRBM作为顶层应用于深度信念网络，在无监督模式下进行贪婪预训练后对其进行微调，从而获得了比传统DBN更高的准确率。我们认为这种性能的提升源于预先对RBM堆栈和输出层之间权重的训练，这些权重在之前的随机初始化阶段用于后续的微调过程。
     
  • 深度学习综述（Deep Learning）- 高清电子版
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    本书《深度学习综述》提供了对深度学习领域的全面概述，涵盖从基础理论到最新技术的应用。以高清电子版形式呈现，便于读者深入理解并应用相关知识。 DeepLearning深度学习综述，业内三大牛的英文高清原版。
     
  • Deep Learning with Python: 使用Python开展深度学习
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    《Deep Learning with Python》一书指导读者利用Python语言进行深度学习实践，涵盖TensorFlow和Keras库的应用。 使用Python进行深度学习：数分钟即可上手并从想法到见解 这是我对Python沙箱的深入学习。还有更多。 我2015年西雅图PyData演讲的幻灯片可以查看。 我2015年西雅图PyData演讲的视频也可以观看。
     
  • ENVI Deep Learning V1.0 深度学习操作指南_202003.pdf
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    本手册为ENVI Deep Learning V1.0用户提供深度学习操作指导，涵盖软件安装、数据准备及模型训练等步骤，帮助用户快速掌握深度学习技术在遥感图像处理中的应用。 ENVI Deep Learning V1.0深度学习操作教程.pdf 文档内容主要介绍如何使用ENVI的Deep Learning模块进行深度学习相关操作。该教程适合希望利用ENVI软件开展遥感图像分析和处理工作的用户参考，尤其适用于对深度学习技术有一定了解但初次接触ENVI Deep Learning工具包的学习者。 请注意：原文中没有包含任何联系方式、链接或具体数据等额外信息，在重写时也未加入此类内容。
     
  • MATLAB深度学习入门指南_never42k_深度学习_MATLAB深度学习_MATLAB深度学习_深度学习matlab
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    《MATLAB深度学习入门指南》由never42k编写，旨在帮助初学者快速掌握使用MATLAB进行深度学习的基础知识和实践技巧。适合希望利用MATLAB开展深度学习研究与应用的读者阅读。 《MATLAB深度学习简介》是一份详尽的教程，旨在帮助用户掌握使用MATLAB进行深度学习实践与理论研究的方法。作为一款强大的数学计算软件，近年来MATLAB在深度学习领域得到了广泛应用，并提供了丰富的工具箱及直观界面，使研究人员和工程师能够快速构建、训练并优化深度学习模型。 深度学习是人工智能的一个分支，其核心在于创建多层非线性处理单元的大型神经网络模型，通过模仿人脑的学习方式对复杂数据进行建模与预测。在MATLAB中开展深度学习主要涉及以下几个方面： 1. **神经网络构建**：提供一个完整的流程来定义各种类型的神经网络结构（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、全连接网络FCN等），配置超参数，选择损失函数和优化器。 2. **数据预处理**：在深度学习中，有效的数据预处理至关重要。这包括归一化、标准化以及数据增强等多种步骤。MATLAB提供了便于使用的函数来执行这些任务，确保模型能够更好地识别并利用数据特征。 3. **模型训练**：支持多种训练策略如批量梯度下降和随机梯度下降等，并允许用户灵活调整学习率、批大小等参数以监控损失函数及准确率的变化情况。 4. **可视化工具**：提供模型可视化的功能，帮助理解网络结构。同时还能展示权重分布与激活图，便于调试优化过程中的问题。 5. **迁移学习和微调**：对于小规模数据集而言，MATLAB支持利用预训练的深度学习模型进行迁移学习，并仅需对最后几层进行调整以适应新的任务需求。 6. **部署与推理**：完成训练后，MATLAB能够将模型应用到嵌入式设备或云平台中实现实时预测功能。 7. **与其他技术结合使用**：通过无缝集成其他如信号处理、图像处理等工具箱的功能，使得深度学习可以解决更为复杂的实际问题。 8. **实例与案例研究**：教程通常包含多个具体的应用场景（例如图像分类、目标检测和自然语言处理），并通过逐步指导帮助用户完成这些项目以加深理解。 通过《MATLAB深度学习简介》这份教程的学习，读者将能够系统地掌握如何在MATLAB环境中设计训练并评估深度学习模型的方法与技术。无论您是初学者还是有经验的开发者都能够从中受益，并提高自己在该领域的专业技能水平。
     
  • 深度学习从零开始入门.pdf
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    《深度学习从零开始入门》是一本面向初学者的教程，系统地介绍了深度学习的基础知识和核心概念，帮助读者掌握神经网络的设计与实现。 零基础入门深度学习系列： 1. 感知器 2. 线性单元与梯度下降 3. 神经网络及反向传播算法 4. 卷积神经网络 5. 循环神经网络 6. 长短时记忆网络(LSTM) 7. 递归神经网络