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)范畴中一个新的研讨方向，它被引进机器学习使其更接近于开始的方针——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。

深度学习是学习样本数据的内涵规矩和表明层次，这些学习过程中获得的信息对比如文字，图画和声响等数据的解说有很大的协助。它的最终方针是让机器可以像人相同具有剖析学习才能，可以辨认文字、图画和声响等数据。 深度学习是一个杂乱的机器学习算法，在语音和图画辨认方面获得的作用，远远超越从前相关技能。

深度学习在查找技能，数据发掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，引荐和个性化技能，以及其他相关范畴都获得了许多效果。深度学习使机器仿照视听和考虑等人类的活动，处理了许多杂乱的模式辨认难题，使得人工智能相关技能获得了很大前进。

书本列表：

勘探用噪声网络.pdf

深度变分的信息瓶颈.pdf

SGD作为近似贝叶斯揣度.pdf

有分位数回归的RL.pdf

一致的熵规矩MDP的观念.pdf

Wasserstein主动编码器.pdf

散布RL的散布视角.pdf

战略梯度与Soft Q-learning的等价性.pdf

论经过信息论揭开深度网络黑箱.pdf

GAN逐步增加.pdf

密布的衔接卷积神经.pdf

经过RMT看神经网络丢失曲面几许.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念.pdf

神经离散表明学习.pdf

并行Wavenet.pdf

深度学习非线性RMT.pdf

影响SGD最小值的三个要素.pdf

序列学习Tensorized LSTMs.pdf

SGD履行VI，收敛到约束周期.pdf

深度放松：用于优化深度网络的偏微分方程.pdf

在没有人类常识的情况下掌控Go游戏.pdf

想象力增强剂.pdf

缩放散射改换.pdf

SMASH：根据超网络的模型结构查找.pdf

VeGAN手册.pdf

缩小RL战略和价值之间的距离.pdf

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