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深度学习系列最全资料总结
说明：本系列深度学习资料集合包含机器学习、深度学习等各系列教程，主要以计算机视觉资料为主，包括图像识别、分类、检测、分割等，内容参考Github及网络资源，仅供个人学习。侵权联系删除！
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一、深度学习概念
1.深度学习定义
深度学习定义：一般是指通过训练多层网络结构对未知数据进行分类或回归
深度学习分类：
有监督学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等；
无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机，深度自编码器等。
2.深度学习应用
图像处理领域主要应用
图像分类(物体识别)：整幅图像的分类或识别 物体检测：检测图像中物体的位置进而识别物体 图像分割：对图像中的特定物体按边缘进行分割 图像回归：预测图像中物体组成部分的坐标
语音识别领域主要应用
语音识别：将语音识别为文字 声纹识别：识别是哪个人的声音 语音合成：根据文字合成特定人的语音
自然语言处理领域主要应用
语言模型：根据之前词预测下一个单词。 情感分析：分析文本体现的情感(正负向、正负中或多态度类型)。 神经机器翻译：基于统计语言模型的多语种互译。 神经自动摘要：根据文本自动生成摘要。 机器阅读理解：通过阅读文本回答问题、完成选择题或完型填空。 自然语言推理：根据一句话(前提)推理出另一句话(结论)。
综合应用
图像描述：根据图像给出图像的描述句子 可视问答：根据图像或视频回答问题 图像生成：根据文本描述生成图像 视频生成：根据故事自动生成视频
二、资料总结
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2.算法比赛相关
3.算法岗面试相关
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