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入门AI的两大方式与进阶AI的十大路线,吐血之作,人手必备。路线图可在文末进群领。
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本文推荐的课程涵盖了神经网络,卷积神经网络,循环网络和其变体,训练深度网络的困难,无监督表示学习,深度信念网络,深玻尔兹曼机器,深度Q学习,价值函数估计和优化以及蒙特卡洛树搜索等多种算法的基础知识。
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本文为大家总结TensorFlow纯干货学习资源,适合新手学习
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本文的宗旨是:1. 指出一些自学的误区 2. 不过多的推荐资料 3. 提供客观可行的学习表 4. 给出进阶学习的建议。这篇文章的目标读者是计划零基础自学的朋友,对数学/统计基础要求不高,对于已经身处机器学习领域可能帮助不大。
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这份收藏清单并不是把在网上可以搜索到的所有学习资料直接罗列,作者主要从机器学习、NLP、Python 和数学四部分的内容介绍给大家,并且每个部分细分了不同的主题,每个主题有 5~6 个学习资源,力求从不同角度与不同的呈现形式(如有教程、幻灯片、博客文章等)使内容具有多样性。
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DL 方面的学习内容,本文推荐了很多论文。
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