自动编码器是一种数据的压缩算法，其中数据的压缩和解压缩函数是数据相关的、有损的、从样本中自动学习的。在大部分提到自动编码器的场合，压缩和解压缩的函数是通过神经网络实现的。

深度学习课程 我在研究生深度学习课程中所做的实际作业和项目。 课程连结： :

基于深度学习的果蔬识别系统.pdf

介绍利用GPU加速深度学习算法，涉及模型并行和数据并行，主从模式和令牌环模式通信，满足GPU集群数据划分方法；最后介绍了利用FPGA加速线上识别算法，提高性能功耗比

随着大数据时代的来临,深度学习技术在从海量数据中提取有价值信息方面发挥着重要作用,已被广泛应用于计算机视觉、语音识别及自然语言处理等领域。本文从深度学习算法的特点和发展趋势出发,分析 FPGA 加速深度学习的优势以及技术挑战;其次,从 SoC FPGA 和标准 FPGA 两个方面介绍了 CPU-FPGA 平台,主要对比分析了两种模型在 CPU 和FPGA 之间数据交互上的区别;接下来,在介绍 FPGA 加速深度学习算法的开发环境基础上,重点从硬件结构、设计思路和优化策略这三个方面详细综述了采用 FPGA 加速卷积神经网络的设计方案;最后展望了 FPGA 加速深度学习算法相关研究工作的发展。

自己爬取制作的 京东6类商品（帽子，鞋子，短袖，衬衫，裙子，休闲裤子），在resnet50网络下可以达到99%的正确率的 数据集，可以很好的训练模型的识别服饰种类的能力

1.类别定义： 花样滑冰动作包括3个大类，分别为跳跃、旋转和步法，每个大类又包含很多小类。例如，跳跃大类包含：飞利浦三周跳（3Filp）和勾手三周跳（3Lutz）2个小类。然而，这2类跳跃的判别性仅在于一些个别帧的差异。此外，如果想就跳跃小类（3Filp或3Lutz）与旋转小类进行区别，对大部分帧的特征加以使用才能产生较好的判别性。 2.多义帧： 花样滑冰动作不同类别中相似的帧，甚至存在个别帧的特征相同等情况。 3.具体任务： 参赛选手利用比赛提供的训练集数据，构建基于骨骼点的细粒度动作识别模型，完成测试集的动作识别任务。模型识别效果由指标Accuracy排名决定，Accuracy得分越高，则认为该模型的动作识别效果越好。

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令人敬畏的图像着色 基于深度学习的图像着色论文和相应的源代码/演示程序的集合，包括自动和用户指导（即与用户交互）的着色，以及视频的着色。 随意创建PR或问题。 （首选“拉式请求”） 大纲 1.自动图像着色 纸 来源 代码/项目链接 ICCV 2015 深着色 ICCV 2015 学习表示形式以实现自动着色 ECCV 2016 [项目] [代码] 彩色图像着色 ECCV 2016 [项目] [代码] 让有颜色！：全局和局部图像先验的端到端联合学习，以实现同时分类的自动图像着色 SIGGRAPH 2016 [项目] [代码] 通过生成对抗网络进行无监督的多样化着色 ECML-PKDD 2017 [代码] 学习多样的图像着色 CVPR 2017 [代码] 多种着色的结构一致性和可控性 ECCV 2018 使用有限的数据进行着色：通过内存增强网络进行少量着色 CVP

想入门深度学习，导师让阅读论文，不知从何下手，推荐阅读路线 1 Deep Learning History and Basics 由于文档上传限制，分为三个部分上传，每个部分都按照顺序分类，可以依次阅读，顺序式学习 第二部分：深度学习论文阅读路线之一