说明：深度学习工具包，解压到Toolbox里面直接用

说明：聊天机器人 原理： 严谨的说叫 ”基于深度学习的开放域生成对话模型“，框架为Keras（Tensorflow的高层包装），方案为主流的RNN（循环神经网络）的变种LSTM（长短期记忆网络）+seq2seq（序列到序列模型），外加算法Attention Mechanism（注意力机制），分词工具为jieba，UI为Tkinter，基于”青云“语料（10万+闲聊对话）训练。 运行环境：python3.6以上，Tensorflow，pandas，numpy，jieba。

说明：这本书的目的是帮助你掌握神经网络的核心概念，包括深度学习。在完成这本书的学习之后，你将学会使用神经网络和深度学习来解决复杂模式识别问题。

说明：深度学习和模糊测试结合，目前这方面资料非常稀缺，这个压缩包里有这个领域现存的大部分论文

说明：非常好的深度学习入门书籍，用Python语言写的。

说明：实现基于深度学习的多目标检测与跟踪，可进行相关了解与研究

说明：本文介绍了一种深度迁移学习方法，称为选择性联合微调，用于在训练数据不足的情况下提高深度学习任务的性能。

说明：this is a manual of Neural Networks and Deep Learning

说明：Wang, Xuyu & Gao, Lingjun & Mao, Shiwen & Pandey, Santosh. (2016). CSI-based Fingerprinting for Indoor Localization: A Deep Learning Approach. IEEE Transactions on Vehicular Technology

说明：Toward Interpretable Deep Learning via Fuzzy Logic

说明：Build a Traffic Sign Recognition Program Load the data set Explore, summarize and visualize the data set Design, train and test a model architecture Use the model to make predictions on new images Analyze the softmax probabilities of the new images Summarize the results with a written report

说明：deep learning describes the process of deep learning by steps using Alex net dataset

说明：循环生成对抗网络，实现非成对图片之间从一个域到另一个域的转换

说明：快速风格迁移算法实现，输入一张风格图片和一类内容图片组成的数据集，训练后能够达到输入任意内容图片进行风格转换的目的

说明：通过输入两幅图像，一幅作为内容图像，一幅作为风格图像，实现内容图像的风格变换

说明：用于图像翻译，使用成对的数据集进行训练，最终可以实现图像从一个域到另一个域的转换

说明：生成对抗网络通过对所使用的数据集进行训练，从而生成相同类别的64*64大小的图像

说明：MATLAB深度学习工具包，内含卷积神经网络，以及例子数据等

说明：UAV SURVEY Deep Learning for Generic Object Detection_ A Survey

说明：image generation using deep learning

说明：breast cancer diagnostic

说明：This a document which help you learn python

说明：Deep Learning Webinar

说明：机器学习及scikit-learn库学习，以银行贷款项目分析为例子.

说明：Deep learning with python basics

说明：适用于基于欧式距离的用户分簇，简单深度学习Kmeans算法例程

说明：深度学习入门 初学者必读书目之一 zsbd

说明：内容为时下最火热的神经网络和深度学习，该教程来源于美国Michael Nielsen的个人网站，他致力于把神经网络与深度学习的高深知识以浅显易懂的方式讲解出来，成为众多大牛推荐的必读网络资源之一。国内有识之士把其翻译成中文，方便了广大读者。是不可多得的优质资料！ 深度学习是机器学习的一个分支。受人类大脑的启发，人工神经网络(ANN)从上世纪40、50年代发展。深度学习是多层人工神经网络的组合，在40年前，人工神经网络只有2层深，不足以构建大型网络，现在少则十层多则百层。深度学习主要得益大数据和云计算的出现，是目前机器学习最火的领域。

说明：内容为时下最火热的神经网络和深度学习，该教程来源于美国Michael Nielsen的个人网站，他致力于把神经网络与深度学习的高深知识以浅显易懂的方式讲解出来，成为众多大牛推荐的必读网络资源之一。国内有识之士把其翻译成中文，方便了广大读者。是不可多得的优质资料！ 文章理论坚实，公式推导逻辑严谨，思路清晰，绝对是广大深度学习爱好者的入坑神器。本资源为高清完整版 深度学习是机器学习的一个分支。受人类大脑的启发，人工神经网络(ANN)从上世纪40、50年代发展。深度学习是多层人工神经网络的组合，在40年前，人工神经网络只有2层深，不足以构建大型网络，现在少则十层多则百层。深度学习主要得益大数据和云计算的出现，是目前机器学习最火的领域。