人工智能资料库:第51辑(20170504)
人工智能资料库:第51辑(20170504)
AllenOR灵感 发表于7个月前
人工智能资料库:第51辑(20170504)
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今天分享:
(1)从零开始实现自动语音识别系统;
(2)Keras 学习深度学习教程;
(3)深度学习论文汇总;
(4)利用特征工程提升Kaggle名次;
(5)TensorFlow 实现连续深度Q学习 ;


1.【代码】Automatic Speech Recognition

简介:

利用 TensorFlow 实现端到端自动语音识别系统。(star:666)

原文链接:https://github.com/zzw922cn/Automatic_Speech_Recognition


2.【博客】Learning Deep Learning with Keras

简介:


该文章教授你如何从零开始使用 Keras 搭建自己的神经网络,是一个很不错的教程。

原文链接:http://p.migdal.pl/2017/04/30/teaching-deep-learning.html


3.【代码】Deep Learning Papers by task

简介:

该文档按照任务和日期排序,对深度学习论文做了一个总结。目前效果最好的几篇论文都被标注出来了。对于每一篇论文都给出了它的连接。

原文链接:https://github.com/sbrugman/deep-learning-papers


4.【博客】How Feature Engineering can help you do well in a Kaggle competition - Part I

简介:


该文章讲述了作者如何从1000+名次上升到19名,其中的一个法宝就是使用特征工程来对数据进行清洗和操作。

原文链接:https://medium.com/unstructured/how-feature-engineering-can-help-you-do-well-in-a-kaggle-competition-part-i-9cc9a883514d


5.【代码】"Continuous Deep Q-Learning with Model-based Acceleration" in TensorFlow

简介:


TensorFlow 实现 Continuous Deep q-Learning with Model-based Acceleration.

原文链接:https://github.com/carpedm20/NAF-tensorflow


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