第1章引言11.1 为何选择机器学习 11.1.1 机器学习能够解决的问题 21.1.2 熟悉任务和数据 41.4 必要的库和工具 51.6 本书用到的版本 1

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图灵原版数学统计学系列33 矩阵计算（英文版）Matrix Computations, 4th Edition, Gene H.Golub, Johns Hopkins 2013.pdf

更新2019-05-26：Google已将我们的NTM实施集成到正式的TensorFlow版本中。 有关更多详细信息，请参阅此处： : 有关我们的实施和实验结果的说明，请参阅我们的论文预印本，该预印本将作为会议论文出现在ICANN 2018年： ： 我们的主要贡献不是用代码实现神经图灵机，而是使培训稳定可靠。 我们没有观察到其他实现已报告的缓慢学习或梯度变为NaN的情况。 您可以按以下方式引用该论文： @article{collierbeel2018ntms, title={Implementing Neural Turing Machines, author={Collier, Mark and Beel, Joeran}, journal={International Conference on Artificial Neural Networks, ICANN.},

在Tensorflow中使用记忆增强神经网络进行一枪学习。 更新：添加了对Tensorflow v1 *的支持。 本文采用记忆增强神经网络的一站式学习的Tensorflow实现。 目前的执行进度： 实用功能： 图像处理器 指标（精度） 相似度（余弦相似度） LSTM控制器和存储单元 批处理发生器 Omniglot测试人员代码 通过自动编码器进行无监督功能学习 牛/新出生识别 基准数据集是。 所有数据集都应放置在文件夹中。 亚当·桑托罗，谢尔盖Bartunov，马修Botvinick，大安Wierstra，蒂莫西Lillicrap，一次性学习与记忆，增强神经网络，[ ]

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