深度学习相关电子书30部合集打包[全英文/PDF/89.72MB]百度云网盘下载

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深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。

深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。

深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。

书籍列表：

勘探用噪声网络.pdf

深度变分的信息瓶颈.pdf

SGD作为近似贝叶斯推断.pdf

有分位数回归的RL.pdf

统一的熵规则MDP的观点.pdf

Wasserstein自动编码器.pdf

分布RL的分布视角.pdf

策略梯度与Soft Q-learning的等价性.pdf

论通过信息论揭开深度网络黑箱.pdf

GAN逐渐增长.pdf

密集的连接卷积神经.pdf

通过RMT看神经网络损失曲面几何.pdf

EM路由矩阵胶囊.pdf

论深度学习的信息瓶颈理论.pdf

层次式模型.pdf

胶囊间动态路由.pdf

对潜变量建模的拉格朗日观点.pdf

神经离散表示学习.pdf

并行Wavenet.pdf

深度学习非线性RMT.pdf

影响SGD最小值的三个因素.pdf

序列学习Tensorized LSTMs.pdf

SGD执行VI，收敛到限制周期.pdf

深度放松：用于优化深度网络的偏微分方程.pdf

在没有人类知识的情况下掌控Go游戏.pdf

想象力增强剂.pdf

缩放散射变换.pdf

SMASH：基于超网络的模型结构搜索.pdf

VeGAN手册.pdf

缩小RL策略和价值之间的差距.pdf

五一终身VIP

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