无论是设计算法，准备和标注数据，还是生成代码并部署到嵌入式系统，只需短短几行 MATLAB? 代码，就可以在工作中应用深度学习方法。

深度对冲演示 使用机器学习对衍生产品定价 1) Jupyter version: Run ./colab/deep_hedging_colab.ipynb on Colab. 2) Gui version: Run python ./pyqt5/main.py Check ./requirements.txt for main dependencies. Black-Scholes（BS）模型-于1973年开发，并基于获得诺贝尔奖的作品-在近半个世纪以来一直是定价选择和其他金融衍生品的事实上的标准。 在理想的金融市场的假设下，可以使用该模型来计算期权价格和相关的风险敏感性。 然后，交易者可以从理论上使用这些风险敏感性来创建完善的对冲策略，以消除期权组合中的所有风险。 但是，在现实世界中很难满足完美金融市场的必要条件，例如零交易成本和连续交易的可能性。 因此，在实践中，银行必须依靠其交

ISIC 2018：黑色素瘤检测的皮肤病变分析 概括 更新：2018年7月15日，包括k倍验证以及验证/测试预测和提交。 该存储库为基于Keras / Tensorflow的ISIC-2018挑战的任务1和任务3提供了一个起始解决方案。 当前达到的性能是： 任务1 任务3 平均Jaccard的81.5％ 准确度达83％ 阈值Jaccard的77.2％ 平均召回率68.5％ 我们支持Keras支持的大多数骨干网（Inception，Densenet，VGG等）。 对于分段问题，我们还支持在U-Net类型结构中使用Keras预训练主干。 该代码是高度可配置的，允许您更改和尝试算法的许多方面。 下面，我们描述如何运行基准解决方案。 安装/设置 该代码使用：Python 3.5，Keras 2.1.6和TensorFlow 1.8.0。 请参阅需求文件以获取所需的软件包。 请

炸弹人 这是Bomberman使用强化学习技术“ Q-Learning”的模拟。 请参阅以获取文档。 致谢： 这个想法基于文章“用于迷宫解决的深度强化学习”

下载 resource压缩包并解压至 darksort/。 原下载链接，比较慢...，我下载了一上午https://owncloud.uni-koblenz.de/owncloud/s/f9JB0Jr7f3zzqs8?path=/resources

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深度学习经典图书《Deep Learning》中文翻译版，这本书是由学界领军人物 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合力打造,十分值得研读！！！

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