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2021-03-02 StrongerTang

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1 前言

當前，機器學習十分火熱，人工智慧、AI、深度學習等早已是大家耳熟能詳的詞語。之前，小湯也分享了多份機器學習資料，如：（點擊即可獲取）

資源| 最新版《機器學習基礎》pdf分享(附下載)

這些資料都受到了不少朋友的好評。今天，StrongerTang 繼續給大家分享一下《神經網絡與深度學習》，分享給有需要的小夥伴，也希望有更多的朋友能在 StrongerTang 相遇。

《神經網絡和深度學習》是一本免費的在線書，對讀者數學知識需求適度，兼顧理論和動手實踐。目前給出了在圖像識別、語音識別和自然語言處理領域中很多問題的最好解決⽅案，教讀者在神經網絡和深度學習背後的眾多核⼼概念。http://neuralnetworksanddeeplearning.com/。Michael Nielsen ，一位量子物理學家、科學作家、計算機編程研究人員。主頁：http://michaelnielsen.org/ 

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    題目：Confidence-Aware Learning for Deep Neural Networks簡介：儘管深度神經網絡可以執行多種任務在本文中，我們提出了一種使用新的損失函數訓練深度神經網絡的方法，稱為正確排名損失，該方法將類別概率顯式規範化，以便根據依據的有序等級更好地進行置信估計。所提出的方法易於實現，並且無需進行任何修改即可應用於現有體系結構。而且，它的訓練計算成本幾乎與傳統的深度分類器相同，並且通過一次推斷就可以輸出可靠的預測。在分類基準數據集上的大量實驗結果表明，所提出的方法有助於網絡產生排列良好的置信度估計。
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    如果二維碼失效，複製微信添加：525397160，獲取課程 免責聲明：資源收集於網絡，僅用於試學及購買課程之參考，請於24小時內從您的電腦中徹底刪除上述內容！如您喜歡請購買正版學習，得到更好的正版服務。如有侵權請聯繫公眾號進行刪除，感謝您的理解與包容。
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    dl=0 獻給新手的深度學習綜述https://arxiv.org/pdf/1807.08169v1.pdf深度學習是機器學習和人工智慧研究的最新趨勢之一。它也是當今最流行的科學研究趨勢之一。深度學習方法為計算機視覺和機器學習帶來了革命性的進步。
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    閱讀大概需要1.3分鐘跟隨小博主，每天進步一丟丟又一本中文版的書籍來了，之前的那本沒領的可以點擊下面這個連結：乾貨|520頁中文版《動手學深度學習》視頻+pdf+github獲取。這次免費給大家的pdf是Deep Learning with Python，中文就是Python深度學習。
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    這本由三位深度學習領域專家共同撰寫的《深度學習》是深度學習領域的經典教材，被譽為深度學習聖經。全書分為3大部分：1、基本的數據工具和深度學習概念。2、系統地講解當前成熟的深度學習方法和技術。3、前瞻性地討論深度學習未來的發展方向和想法。
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    吳恩達深度學習網易雲課堂（中字）傳送門：深度學習工程師微專業 - 一線人工智慧大師吳恩達親研-網易雲課堂 - 網易雲課堂（https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm）簡介：這應該是最好的入門教程了神經網絡和深度學習改善深層神經網絡：超參數調試、正則化以及優化
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    ，包括電子版教材、參考書、講義、試卷、學習心得、習題解答等。，用MaskRCNN做表格檢測《基於深度學習的自然語言處理》中/英PDFDeep Learning 中文版初版-周志華團隊【全套視頻課】最全的目標檢測算法系列講解，通俗易懂！