基于python的多人多目标复杂背景的人脸检测识别深度学习视频演示：https://www.bilibili.com/video/BV1bV411b733?from=search&seid=17092024045805634446

为方便人脸表情识别相关研究者参考，这里将前面博主的原创本文：《人脸表情识别系统介绍——上篇》(链接：https://wuxian.blog.csdn.net/article/details/91347164)中的技术实现写成了技术论文的形式分享。提供完整的可编辑Word版文件（文件中公式及所贴代码均可编辑、图片高清、格式规范），通过Word转的PDF也在压缩包中。论文截图请见本人博客https://wuxian.blog.csdn.net/article/details/121048790

用Python语言通过调用keras库来实现初步的LSTM训练及预测，并且添加了sklearn中的一些模型评估方法来验证模型的好坏

深度学习中图像分类案列的数据集，通过网络爬虫而得，内容：包含1036张水果图片，共5个类别（苹果288张、香蕉275张、葡萄216张、橙子276张、梨251张）

Python深度学习实战-源代码和数据集

基于Python的实用深度学习概述 如果你对机器学习很好奇，但不知道从哪里开始，这就是你一直在等待的书。它专注于被称为深度学习的机器学习子领域，解释了核心概念，并为您提供了开始构建自己的模型所需的基础。而不是简单地概述使用现有工具包的教程，实用深度学习教你为什么使用深度学习，并将激励你进一步探索。 你所需要的是对计算机编程和高中数学的基本熟悉——这本书将涵盖其余的内容。在介绍Python之后，您将浏览关键主题，如如何构建良好的训练数据集，使用scikit-learn和Keras库，并评估您的模型的性能。 您还将了解: 如何使用经典的机器学习模型，如k-最近邻，随机森林，和支持向量机 神经网络是如何工作的，又是如何训练的 如何使用卷积神经网络 如何从零开始开发一个成功的深度学习模型 您将在此过程中进行实验，构建最终的案例研究，其中包含您所学到的所有内容。 您将使用的所有代码都可以在这里获得: https://github.com/rkneusel9/PracticalDeepLearningPython/ 这是对这个动态的，不断扩大的领域的完美介绍，实用深度学习将给你的技能和信心潜入自己的机器学习项目。

python深度学习技术应用于情绪识别和性别识别，参考链接：https://blog.csdn.net/babyai996/article/details/116207470

Win7下Anaconda安装 python + tensorflow过程，以及安装中避过的坑

手把手教你用Python实践深度学习 第一章： 从人工智能到深度学习 第二章：使用TensorFlow & Keras 建构人工神经网络(Artificial Neural Network) 第三章：卷积神经网络 (Convolutional Neural Network) 第四章：循环神经网络(Recurrent Neural Networks) 第五章：自编码网络 (AutoEncoder) 第六章：生成对抗网络 GAN (Generative Adversarial Nets) 第七章：深度增强学习

手把手教你用Python实践深度学习 第一章： 从人工智能到深度学习 第二章：使用TensorFlow & Keras 建构人工神经网络(Artificial Neural Network) 第三章：卷积神经网络 (Convolutional Neural Network) 第四章：循环神经网络(Recurrent Neural Networks) 第五章：自编码网络 (AutoEncoder) 第六章：生成对抗网络 GAN (Generative Adversarial Nets) 第七章：深度增强学习