以數(shù)據(jù)為志，探數(shù)據(jù)之迷。歡迎關注我的簡書和微信公眾號：數(shù)據(jù)志
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知乎@黃小偉Yeah｜專欄：中國R語言社區(qū)<br>公眾號：表哥有話講、R語言中文社區(qū)
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這里會出現(xiàn)tensorflow,pytorch等框架下,簡單的代碼應用,以簡單的實DEMO為主,為初學者提供一個平臺,和鍛煉的機會.
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歡迎關注微信公眾號: “Python數(shù)據(jù)之道”。 本專題主要關注python數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)爬取，清洗，挖掘，可視化，機器學習，深度學習等。
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google推出的深度學習架構
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機器學習，深度學習，數(shù)據(jù)挖掘，神經(jīng)網(wǎng)絡
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快速構建深度學習模型
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最近比較火熱的深度強化學習
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我以官方文檔為主線，開始對TensorFlow的學習。這期間會把我的理解進行持續(xù)的輸出，作為《TensorFlow從0到N》系列。 它不會止于翻譯和筆記，不會停留在語言和工具，而是堅持通過啟發(fā)性的方式，循序漸進的構建理解，搭建一個堅實可靠的、連接“零基礎”與“人工智能（AI）/機器學習（Machine Learning）/深度學習（Deep Learning）”領域之間的緩坡道。
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Google寶貴的深度學習開開源框架
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機器學習，數(shù)據(jù)挖掘，深度學習，自然語言處理交流。歡迎大家投稿。
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該專題是機器學習、推薦系統(tǒng)和自然語言處理、深度學習相關算法學習記錄，用通俗的語言去理解算法，去樸實的文字記錄每次前行，每個算法力爭說清緣由，且嘗試實現(xiàn)或者使用開源庫進行。機器學習忍者在路上……
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分享深度學習、機器學習、計算機視覺、模式識別、資源語言處理、推薦系統(tǒng)等領域的一些技術
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神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習專題歡迎大家投稿相關內容。從基礎理論到實戰(zhàn)演練均可嘗試投稿。若有GPU計算資源需求去完成很有價值的工作也可以留言請求，我們會滿足你的哈！ 該專欄中的文章還會被發(fā)在：UAI人工智能公眾號。讓更多的人看到你們的優(yōu)秀作品。
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本專題招募管理員，有意向請簡信私聊，謝謝！ 用來分享機器學習，深度學習，神經(jīng)網(wǎng)絡，計算機視覺等領域的一些技術。 Machine Learning 學習資料：http://www.itdecent.cn/p/e0238db24973 相關參考： 1. [Coursera - Machine Learning by Andrew Ng]：https://www.coursera.org/learn/machine-learning 2. [ Stanford CS231n Course]：http://cs231n.github.io/ 課程整理：http://www.itdecent.cn/p/182baeb82c71 3. [深度學習與神經(jīng)網(wǎng)絡(英文原版)]：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/ [GitBook同步鏈接]：https://www.gitbook.com/book/tigerneil/neural-networks-and-deep-learning-zh/details 4. [UFLDL教程]：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL%E6%95%99%E7%A8%8B （中文） http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial （英文） 5. [Deep Learning - An MIT Press book]：http://www.deeplearningbook.org/ 6. [Neural Network Playground]： http://playground.tensorflow.org/ 7. [A Guide to Deep Learning]： http://www.itdecent.cn/p/6752a8845d01 8. [知乎“機器學習”專欄]： https://www.zhihu.com/collection/108812637 9. [How do Convolutional Neural Networks work?] http://www.itdecent.cn/p/fe428f0b32c1 …… 希望大家可以相互交流，相互學習！
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