google推出的深度学习架构

机器学习，深度学习，数据挖掘，神经网络

各种深度学习项目实践合集（NLP相关的为主）

最近比较火热的深度强化学习　

我以官方文档为主线，开始对TensorFlow的学习。这期间会把我的理解进行持续的输出，作为《TensorFlow从0到N》系列。 它不会止于翻译和笔记，不会停留在语言和工具，而是坚持通过启发性的方式，循序渐进的构建理解，搭建一个坚实可靠的、连接“零基础”与“人工智能（AI）/机器学习（Machine Learning）/深度学习（Deep Learning）”领域之间的缓坡道。

Google宝贵的深度学习开开源框架

机器学习，数据挖掘，深度学习，自然语言处理交流。欢迎大家投稿。

该专题是机器学习、推荐系统和自然语言处理、深度学习相关算法学习记录，用通俗的语言去理解算法，去朴实的文字记录每次前行，每个算法力争说清缘由，且尝试实现或者使用开源库进行。机器学习忍者在路上……

分享深度学习、机器学习、计算机视觉、模式识别、资源语言处理、推荐系统等领域的一些技术

个人笔记

神经网络与深度学习专题欢迎大家投稿相关内容。从基础理论到实战演练均可尝试投稿。若有GPU计算资源需求去完成很有价值的工作也可以留言请求，我们会满足你的哈！ 该专栏中的文章还会被发在：UAI人工智能公众号。让更多的人看到你们的优秀作品。

心理学、社会学、经济学、博弈论，以及现在兴起的人工智能、深度学习、大数据，究竟给我们的日常生活带来了多少新的变化？ 认知、记忆、学习，这些人类迷一样的能力，左右着人的进步与人类社会的发展。最近20年来，由哲学、心理学、人工智能、语言学、人类学、神经学融合而成的认知学科，逐步成为一个新的重要学科，并在实际应用过程中产生强大的影响。 找遍了其他专题，要么不合适，要么勉强投稿被退，这么一个常常运用、但是却偏门的学科体系，究竟能不能独立存在呢？

本专题招募管理员，有意向请简信私聊，谢谢！ 用来分享机器学习，深度学习，神经网络，计算机视觉等领域的一些技术。 Machine Learning 学习资料：http://www.jianshu.com/p/e0238db24973 相关参考： 1. [Coursera - Machine Learning by Andrew Ng]：https://www.coursera.org/learn/machine-learning 2. [ Stanford CS231n Course]：http://cs231n.github.io/ 课程整理：http://www.jianshu.com/p/182baeb82c71 3. [深度学习与神经网络(英文原版)]：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/ [GitBook同步链接]：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.jianshu.com/p/6752a8845d01 8. [知乎“机器学习”专栏]： https://www.zhihu.com/collection/108812637 9. [How do Convolutional Neural Networks work?] http://www.jianshu.com/p/fe428f0b32c1 …… 希望大家可以相互交流，相互学习！

Hi，很高兴在@IT·互联网专题遇见你。 收录范围：收录IT&互联网行业观察与思考，数码产品极客体验分析等类型文章 投稿须知：https://www.jianshu.com/p/4edc76104c27 专题主编：@若锦 https://www.jianshu.com/u/e4c63b354a77 官方社群：可联系添加 @若锦 加入专题官方社群交流、学习，添加时备注简书ID。