[编程文档] paper2

说明：Independent Component Analysis with Reconstruction Cost
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[编程文档] paper3

说明：Kernel Reconstruction ICA for Sparse Representation
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[编程文档] paper4

说明：Provable Learning of Overcomplete Latent Variable Models Semi-supervised and Unsupervised Settings
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[编程文档] paper5

说明：Unsupervised Feature Learning for RGB Image Classication
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[编程文档] paper1

说明：Building high-level features using large-scale unsupervised learning
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[编程文档] paper2

说明：Direct Modeling of Complex Invariances for Visual Object Features
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[编程文档] paper3

说明：Distributed Delayed Proximal Gradient Methods
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[编程文档] paper4

说明：Exploring the Power of Kernel in Feature Representation
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[编程文档] paper5

说明：Kernel Reconstruction ICA for Sparse Representation
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[编程文档] paper6

说明：Neural Network and Deep Learning Approaches to Computer Vision
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[编程文档] paper7

说明：Video Event Detection Via Multi-Modality Deep Learning
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[编程文档] AN10462

说明：Philips的应用笔记：SC16IS7x2 的 spi 使用方法-Philips application notes: SC16IS7x2 use of spi
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