【更新中】智能车的逻辑与决策——介绍、理论与应用
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0. 置顶资料
- 神经网络与深度学习,作者:邱锡鹏 微博:@邱锡鹏https://nndl.github.io/
- 52 个深度学习目标检测模型汇总,论文、源码一应俱全!https://zhuanlan.zhihu.com/p/115035951
1. 状态机State Machine
MATHWORKS对有限状态机的解释https://ww2.mathworks.cn/help/stateflow/ug/finite-state-machine-concepts.html
FSM(状态机)、HFSM(分层状态机)、BT(行为树)的区别https://www.cnblogs.com/jeason1997/p/5140201.html
使用行为树(Behavior Tree)实现游戏AIhttps://www.cnblogs.com/jeason1997/p/4803243.html
Simulink-Stateflow学习——计数器的搭建和stateflow工作过程https://blog.csdn.net/zhanshen112/article/details/79697979
2. 支持向量机Support Vector Machine (VSM)
SVM支持向量机入门及数学原理https://blog.csdn.net/qq_35992440/article/details/80987664
※SVM入门经典讲解(相当好)https://blog.csdn.net/ybsun2010/article/details/9042369**
简单粗暴理解支持向量机(SVM)及其MATLAB实例https://blog.csdn.net/lyxleft/article/details/82880860
3. 深度学习
3.1 “层” Layers
3.1.1 池化层
池化层理解https://blog.csdn.net/weixin_38145317/article/details/89310404
CNN网络的pooling层有什么用?https://www.zhihu.com/question/36686900/answer/130890492
3.1.2 全连接层
深度学习笔记——全连接层https://blog.csdn.net/weixin_41055137/article/details/81174443
3.1.3 卷积层
从神经网络到卷积神经网络(CNN)https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/6790245.html
3.1.4 SOFTMAX
小白都能看懂的softmax详解https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/82320853
3.1.5 回归层REGRESSIONLAYER
Regressionhttps://blog.csdn.net/pengchengliu/article/details/85101225
3.2 长短时记忆网络LSTM
递归神经网络LSTM原理——结合实例MATLAB实现https://blog.csdn.net/u010540396/article/details/52797489/
深度学习–Matlab使用LSTM长短期记忆网络对负荷进行分类https://blog.csdn.net/u010058695/article/details/102727338
LSTM简单例子(MATLAB code)https://blog.csdn.net/u010866505/article/details/74910525
Matlab使用LSTM网络做classification和regression时XTrain的若干种数据结构-part Ihttps://blog.csdn.net/weixin_43196262/article/details/83106239
Matlab使用LSTM网络做classification和regression时XTrain的若干种数据结构-part IIhttps://blog.csdn.net/weixin_43196262/article/details/83109888