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Awesome Recurrent Neural Networks
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关键词：深度学习, 算法, 集成学习, 神经网络
这个系列挺好 Awesome Recurrent Neural Networks [1] Awesome Random Forest [2] Awesome Deep Vision [3] [1] http://jiwonkim.org/awesome-rnn/
[2] http://jiwonkim.org/awesome-random-forest/
[3] http://jiwonkim.org/awesome-deep-vision/
KDD15 Test of Time 3篇经典论文
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关键词：算法, 应用, 资源, PDF, SVM, 教育网站, 信息检索
KDD15#Test of Time# 1)SVM-light作者T.Joachims[Optimizing Search Engines using Clickthrough Data,KDD02] [1] 2)B.Liu老师 [2] 3)作者P.Domingos [Mining High-Speed Data Streams,KDD00] [3] [1] http://www.cs.cornell.edu/people/tj/publications/joachims_02c.pdf
[2] http://www.cs.uic.edu/~liub/publications/kdd04-revSummary.pdf
[3] http://homes.cs.washington.edu/~pedrod/papers/kdd00.pdf
XLDB2015：Facebook加速深度学习
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关键词：深度学习, 资源, Keith Adams, 视频
【视频:Facebook加速深度学习】《XLDB2015: Accelerating Deep Learning at Facebook》by Keith Adams [1] 云: [2] [1] https://www.youtube.com/watch?v=KviuMAF4pEA&hd=1
[2] http://pan.baidu.com/s/1hqq4v2G
15行Python代码使用GA算法训练网络
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关键词：进化计算, 算法, Python, 神经网络
Genetic Algorithm in 15 lines of Python code：A simple yet effective genetic algorithm implementation used to train a neural network in 15 lines of code. #15行Python代码使用GA算法训练网络# [1] [1] http://wp.mse.sogou.com/share.html?type=link&id=http%3A%2F%2Ftitusrevised.github.io%2F&h=9259&title=Mini+GA+and+NN&ms=false&src=weibo
《稀疏与冗余表示–理论及其在信号与图像处理中的应用》
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关键词：视觉, 算法, 资源, 书籍
每日新书：《稀疏与冗余表示–理论及其在信号与图像处理中的应用》全面介绍了稀疏和冗余表示模型和它在信号和图像处理中的应用。本书系统地、有条理地展示了该模型的理论基础、求解算法的数值分析和由此受益的信号和图像处理应用。书中对分析目标提供了非正式的描述，并构造了给出证明的方法。
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