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2016年1月21日 20:33 阅读 1384
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No 2. 【MOOC:(Udacity)[Google]基于TensorFlow的深度学习/机器学习课程】
No 3. 【深度学习与计算机视觉系列】
No 4. 【论文:理解深度卷积网络】
No 5. 【课程资料(视频+讲义+参考):(NYU)David Rosenberg机器学习与计算统计学】
No 6. 【开源:(C++)高性能深度学习开发库OpenNN】
No 7. 【异常检测方法介绍】
No 8. 【论文+代码(Torch):基于马尔可夫随机场(MRF)+dCNNs结合的图像合成】
No 9. 【Kaggle数据集介绍】
No 10. 【注意力机制解析】
No 11. 【PACKT限免:Python机器学习之Scikit-Learn入门】
No 12. Scala语言基础(中文版)课程
No 13. 【论文:推荐系统机器学习算法系统综述】
No 14. 【值得关注的18个深度学习创业公司】
No 15. 【课程视频+资料:面向视觉识别的卷积神经网络(Fei-Fei Li & Andrej Karpathy)】
No 16. 【IPN:Pandas时序处理】
No 17. 【面向计算分子生物学的Python教程(Biopython)】
No 18. 《FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering》
No 19. 细说卷积神经网络
No 20. Attention Model基本原理
No 21. 【连续贝叶斯定理】
No 22. 【(R)Shiny 0.13.0发布】
No 23. 【论文+代码:面向图像局部描述子学习的高性能三元联合深度网络PN-Net】
No 24. 【NLP系列】
No 25. 【开源:复调音乐乐器自动识别】
No 26. 《Scalable Bayesian Optimization Using Deep Neural Networks》
No 27. 【(NVIDIA)深度学习白皮书】
No 28. 《统计机器学习》
No 29. 【2015年中国人工智能应用市场研究报告】
No 30. pdf://t.cn/R48VzQ6
No 31. 【课程资料:(Chris Manning)自然语言处理】
No 32. 【如何用R做机器学习】
No 33. 【论文:高效跨语言词嵌入方法Trans-gram】
No 34. 【聊天机器人技术的研究进展】
No 35. 【PACKT限免:机器学习Clojure开发指南】
No 36. 【五个深度学习创业公司，五个超酷想法】
No 37. 【Turing Machines are RNNs】
No 38. 【用R做机器学习】
No 39. 【机器学习在金融技术(FinTech)领域的应用】
No 40. 清华工业大数据中心求贤招募英才
No 41. 【MXNet 分布式架构——parameter server详解】
No 42. 【数据科学中的“数据智慧”】
No 43. 【论文+代码(MatLab):面向Top-N推荐系统的矩阵补全方法】
No 44. Lecture 5.Training Neural Networks Part 1
No 45. '自然语言处理中的Attention Model'
No 46. 【智能问答技术综述】
No 47. 【论文:欠采样牛顿法】
No 48. 'Scala语言基础(中文版)课程'
No 49. 【用深度神经网络分析5万种字体】
No 50. 【前沿 | 如何评价智能问答系统？】

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