深度学习书籍，包含数学基础内容。简单不易懂。。。。。。

使用Darknet作图像语义分割时提供参考。找了好几个资源都没有合适的，提供给同样需要的人.

计算机视觉与深度学习，ppt课件，北京邮电大学人工智能学院提供，欢迎对计算机视觉感兴趣的朋友下载。

Adrian Rosebrock 的Deep Learning for Computer Vision with Python 1,2,3都在里面了。我自己没看过，但是我在看他opencv教程，倒是蛮不错的。

matlab bp神经网络激活函数的代码DeepLearning_BP_5 bp算法lab5音频识别 实验5-手写数字到语音转换器 信息 课程：了解深度神经网络 老师：张艺 学生： ID： 档案文件 lab5.m该实验主要过程的MATLAB代码文件。 fc.m用于前馈计算的MATLAB代码文件。 bc.m用于向后计算的MATLAB代码文件 mnist_small_matlab.mat手写数字数据集的MATLAB数据文件 audio/[0-9].wav数字标准音频的WAVE文件 指示 在fc.m和bc.m实现前向计算和后向计算。 您可以根据程序需要更改界面。 例如，您可能希望传递一个函数句柄以指定激活函数。 该过程与实验4相似。您可以整体或部分输入图像。 目标从数字标签更改为音频波。 而且您现在还没有准确性。 音频波是浮点小数的序列，范围为[-1,1]。 我们已将每个音频剪切为相同的长度（2983）。 音频文件的采样率为4000。 您可以在MATLAB中使用audioread()来读取音频文件。 您可以在MATLAB中使用soundsc()播放音频波。 有关这些功能的更多详细信息，请参见

吴恩达改善深层神经网络：卷积神经网络，序列模型作业，因为太大了就放百度云了，不能下请私信我 1971514199@qq.com

这个真的可以有，初学深度学习的人不容错过，吴恩达的这个课程的重要性应该不用多说了吧。

matlab 反向传播算法代码 MachineLearning-DeepLearning-NLP-LeetCode-StatisticalLearningMethod 最近在学习机器学习，深度学习，自然语言处理，统计学习方法等知识，所以决定自己将学习的相关算法用Python实现一遍，并结合GitHub上相关大牛的代码进行改进，本项目会不断的更新相关算法，欢迎star，fork和关注。 主要包括： 1.吴恩达Andrew Ng老师的机器学习课程个人笔记 Python实现， 2.deeplearning.ai（吴恩达老师的深度学习课程笔记及资源） Python实现， 3.李航《统计学习方法》 Python代码实现， 4.牛津大学xDeepMind 自然语言处理 Python代码实现， 5.LeetCode刷题，题析，分析心得笔记 Java和Python代码实现， 6.TensorFlow人工智能实践代码笔记 北京大学曹健老师课程和TensorFlow：实战Google深度学习框架（第二版） Python代码实现， 附带一些个人心得和笔记。GitHub上有很多机器学习课程的代码资源，我也准备

BP神经网络的利用 输入xy 输出xy，用python语言编写的