说明：这是一个matplotlib学习教程 里面的代码是关于matplotlib的Python绘图学习基础 里面的案例都是可以直接执行

说明：深度学习python调用matlab程序

说明：基于keras框架的深度学习经典网络AlexNet。适用于深度学习初学者

说明：使用keras框架编写的深度学习“果蝇”代码LeNet5网络，用于深度学习的基础学习

说明：针对传统的基于深度学习的遥感图像分类算法未能有效融合多种深度学习特征，且分类器性能欠佳的问题，提出一种改进的基于深度学习的高分辨率遥感图像分类算法。

说明：用深度学习来做人脸识别（CNN），包含完整步骤并可以在matlab平台运行

说明：Michael Nielsen的神经网络与深度学习中文版

说明：在代码中包括一个使用深度学习来对集合进行划分的程序，他是一个解决NPhard问题的新的尝试。

说明：【源代码】深度学习入门：基于Python的理论与实现

说明：利用深度学习实现图像识别与分类，并用QT编程实现界面设计

说明：使用matlab2019a深度学习工具箱实现的CNN卷积神经网络分类例程，数据是随机生成的一维随机数

说明：利用深度学习框架进行手势识别，可识别多种手势，使用python语言

说明：人工智能与深度学习外加神经网络算法流程源代码

说明：这本基于Python的深度学习的书籍是图灵设计丛书，由日本的斋藤康毅编著，由众安科技的陆宇杰译

说明：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)。

说明：人工智能机器学习深度学习图像处理图像分割

说明：Deep learning 学习资料，关于深度学习，神经网络的详细系统的教程，并附带实例。

说明：MATLAB版本图像处理，非深度学习，适用于图像信号处理

说明：在如今这个处处以数据驱动的世界中，机器学习正变得越来越大众化。它已经被广泛地应用于不同领域， 如搜索引擎、机器人、无人驾驶汽车等。本书首先通过实用的案例介绍机器学习的基础知识，然后介绍一 些稍微复杂的机器学习算法，例如支持向量机、极端随机森林、隐马尔可夫模型、条件随机场、深度神经 网络，等等。 本书是为想用机器学习算法开发应用程序的 Python 程序员准备的。它适合 Python 初学者阅读，不过熟 悉 Python 编程方法对体验示例代码大有裨益。

说明：Python实现的深度学习中决策树DTree的一个简单实例

说明：一种常用的目标检测方法。适合深度学习的初学者进行学习

说明：本教程将阐述无监督特征学习和深入学习的主要观点。通过学习，你也将实现多个功能学习/深度学习算法，能看到它们为你工作，并学习如何应用/适应这些想法到新问题上。

说明：邱锡鹏的《神经网络与深度学习》讲义，指导大家对神经网络与深度学习方向有一个全面的了解，希望对这方面有需要的同学有所帮助吧！

说明：关于EMD的一篇文献，比较值得阅读，比较值得阅读

说明：对于许多问题，开始可能只需要一个隐藏层就能达到不错的结果，比如对于复杂的问题我们可以在隐藏层上使用足够多的神经元就可以了。很长一段时间人们满足于此，没有深入探索深度神经网络。但深度神经网络有更高的参数效率，神经元个数可以指数级减少，并且训练速度更快！

说明：深度学习花书，数学推导居多，经典教材，值得推荐

说明：本书重点介绍如何将R 语言和深度学习模型或深度神经网络结合起来，解决实 际的应用需求。全书共6 章，分别介绍了深度这习基础知识、训练预测模型、如何 防止过拟合、识别异常数据、训练深度预测模型以及调节和优化模型等内容。 本书适合了解机器学习概念和R语言并想要使用R提供的包来探索深度学习应 用的读者学习参考。

说明：基于深度学习的多标签文本分类 包括ann、cnn、rnn、fasttext、han模型，基于tensoflow

说明：Python深度学,,,,,