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简介：深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。
深度学习是机器学习的一种，而机器学习是实现人工智能的必经路径。深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。
书籍列表：
1、勘探用噪声网络.pdf
2、深度变分的信息瓶颈.pdf
3、SGD作为近似贝叶斯推断.pdf
4、有分位数回归的RL.pdf
5、统一的熵规则MDP的观点.pdf
6、Wasserstein自动编码器.pdf
7、分布RL的分布视角.pdf
8、策略梯度与Soft Q-learning的等价性.pdf
9、论通过信息论揭开深度网络黑箱.pdf
10、GAN逐渐增长.pdf
11、密集的连接卷积神经.pdf
12、通过RMT看神经网络损失曲面几何.pdf
13、EM路由矩阵胶囊.pdf
14、论深度学习的信息瓶颈理论.pdf
15、层次式模型.pdf
16、胶囊间动态路由.pdf
17、对潜变量建模的拉格朗日观点.pdf
18、神经离散表示学习.pdf
19、并行Wavenet.pdf
20、深度学习非线性RMT.pdf
21、影响SGD最小值的三个因素.pdf
22、序列学习Tensorized LSTMs.pdf
23、SGD执行VI，收敛到限制周期.pdf
24、深度放松：用于优化深度网络的偏微分方程.pdf
25、在没有人类知识的情况下掌控Go游戏.pdf
26、想象力增强剂.pdf
27、缩放散射变换.pdf
28、SMASH：基于超网络的模型结构搜索.pdf
29、VeGAN手册.pdf
30、缩小RL策略和价值之间的差距.pdf
————下载必看————
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