In this work we investigate the effect of the convolutional network depth on its accuracy in the large-scale image recognition setting. Our main contribution is a thorough evaluation of networks of increasing depth using an architecture with very small (3×3) convolution filters, which shows that a significant improvement on the prior-art configurations can be achieved by pushing the depth to 16–19 weight layers. These findings were the basis of our ImageNet Challenge 2014 submission, where our team secured the first and the second places in the localisation and classification tracks respectively. We also show that our representations generalise well to other datasets, where they achieve state-of-the-art results. We have made our two best-performing ConvNet models publicly available to facilitate further research on the use of deep visual representations in computer vision.

无人驾驶中的机器学习介绍，另外还包含了自动驾驶学习资料 涵盖感知，规划和控制，ADAS，传感器； 1. apollo 相关的技术教程和文档； 2. adas（高级辅助驾驶）算法设计（例如 AEB,ACC,LKA 等） 3. 自动驾驶鼻祖 mobileye 的论文和专利介绍 4. 自动驾驶专项课程（可能是目前最好的自动教师教程），是 coursera 上多伦多大学发布的自动驾驶专项课程，应该是目前为 止非常火非常好的教程了，包含视频，ppt，论文以及代码 5. 国家权威机构发布的 adas 标准，这是 adas 相关算法系统的标 准，也是开发手册。 6. 规划控制相关的算法论文介绍

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分享在哥伦比亚大学上的机器学习在Python中的实践课的作业以及Solutions，希望大家能够通过做这些作业以及参考答案来学习机器学习以及Python的知识点。这是一门实践性非常强的课。使用Python和相对应的例子来理解机器学习和深度学习的知识点。这门课让我学到不少东西，强烈推荐大家可以学完整个课程

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使用pytorch框架自定义了一个LSTM结构，压缩文件包含两个文件，一个是modules.py是编写的自定义LSTM结构，IMDB.py文件是使用modules.py里自定义的LSTM结构搭建的网络模型。pytorch自定义多层双向LSTM结构的程序详解可以参考这篇博客：https://blog.csdn.net/kuan__/article/details/114652053