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新增了七个教程：TensorFlow 和 Keras 应用开发入门零、前言一、神经网络和深度学习简介二、模型架构三、模型评估和优化四、产品化TensorFlow 图像深度学习实用指南零、前言一、机器学习工具包二、图片数据三、经典神经网络Python 元学习实用指南零、前言一、元学习导论二、使用连体网络的人脸和音频识别三、原型网络及...

新增了四个教程：Python 人工智能中文版0 前言1 人工智能简介2 人工智能的基本用例3 机器学习管道4 特征选择和特征工程5 使用监督学习的分类和回归6 集成学习的预测分析7 通过无监督学习检测模式8 构建推荐系统9 逻辑编程10 启发式搜索技术11 遗传算法和遗传编程12 云上的人工智能13 使用人工智能构建游戏14 构建语音识...

现在，强化学习爱好者有更完善的学习资料了！ Datawhale开源项目组成员总结了李宏毅的强化学习视频，实现了视频教程的完整梳理和复现，再也不用担心强化学习。

协议：CC BY-NC-SA 4.0自豪地采用谷歌翻译不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则 2.3.c在线阅读ApacheCN 面试求职交流群 724187166ApacheCN 学习资源目录TensorFlow 1.x 深度学习秘籍零、前言一、TensorFlow 简介二、回归三、神经网络：感知器四、卷积神经网络五、高级卷积神经网络六、循环神经...

本项目将《动手学深度学习》 原书中MXNet代码实现改为TensorFlow2.0实现。经过我的导师咨询李沐老师，这个项目的实施已得到李沐老师的同意。原书作者：阿斯顿·张、李沐、扎卡里 C. 立顿、亚历山大 J. 斯莫拉以及其他社区贡献者，GitHub地址：[链接]

摘要在短短三年内，变分自编码器（VAE）已经成为复杂分布的无监督学习的最流行的方法之一。 VAE 很有吸引力，因为它们建立在标准函数近似器（神经网络）之上，并且可以用随机梯度下降进行训练。 VAE 已经展示出产生多种复杂数据的希望，包括手写数字 [1, 2]，面部 [1, 3, 4] ，门牌号 [5, 6]，CIFAR 图像 [6]，场景物理...

目录 Keras 中神经网络模型的 5 步生命周期 在 Python 迷你课程中应用深度学习 Keras 深度学习库的二元分类教程 如何用 Keras 构建多层感知器神经网络模型 如何在 Keras 中检查深度学习模型 10 个用于 Amazon Web Services 深度学习的命令行秘籍 机器学习卷积神经网络的速成课程 如何在 Python 中使用 Keras 进行深度学...