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搜索资源列表

  1. 深度学习最全学习干货（23篇经典文献）

  2. 深度学习最全学习干货，23篇经典文献，，深入浅出理解深度学习，Best (And Free)Resources to Understand the Nuts and Bolts of Deep Learning。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-08-01
    • 文件大小：60817408
    • 提供者：tox33

  1. 【机器学习、深度学习入门、进阶、深入指南】每一阶段必读论文arxiv.org免费下载链接+课程链接+github代码链接

  2. 人工智能研究专家Flood Sung针对近几年深度学习的研究进展提供了一个非常详细的阅读清单。如果你在深度学习领域是一个新手，你可以会想知道如何从哪篇论文开始阅读学习，人工智能研究专家Flood Sung制定了这一份详细的paper list，包括深度学习历史和基础知识、深度学习方法（涉及模型、优化、无监督学习、RNN、深度强化学习等）、深度学习应用（自然语言处理、目标检测、视觉跟踪、图像描述生成、机器翻译、机器人、目标分割等），建议你收藏，仔细学习

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-01-14
    • 文件大小：521216
    • 提供者：zhuf14

  1. 基于深度学习和强化学习的车辆定位与识别

  2. 基于深度学习和强化学习的车辆定位与识别，基于深度学习和强化学习的车辆定位与识别

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-01-19
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：hlw787075497

  1. MIT 深度学习 S191 lectures

  2. MIT 深度学习 S191 lectures，2018课程，包含计算机视觉，自然语言处理，强化学习等方面

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-03-03
    • 文件大小：149946368
    • 提供者：u011365354

  1. 中科院深度学习课件

  2. 2018年春季中国科学院大学深度学习课程课件，主讲老师王亮。 内容包括基本知识、CNN、RNN、生成模型、强化学习等。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-07-15
    • 文件大小：74448896
    • 提供者：qq_25094489

  1. 21个项目玩转深度学习代码

  2. 读者可以训练自己的图像识别模型、进行目标检测和人脸识别、完成一个风格迁移应用，还可以使用神经网络生成图像和文本，进行时间序列预测、搭建机器翻译引擎，训练机器玩游戏。全书共包含21 个项目，分为深度卷积网络、RNN网络、深度强化学习三部分。读者可以在自己动手实践的过程中找到学习的乐趣，了解算法和编程框架的细节，让学习深度学习算法和TensorFlow 的过程变得轻松和高效。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-10-19
    • 文件大小：158334976
    • 提供者：weixin_43330397

  1. 一份简短的深度学习笔记.pdf

  2. 深度学习 大神精简笔记 巩固强化基础 面试神器 各种基础知识强化 推理步骤 大神学习笔记 作者 朱鉴

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-05-03
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：qq_36848732

  1. Python-现代深度学习技术在自然语言处理中的应用

  2. 该项目概述了基于深度学习的自然语言处理（NLP）的最新趋势。 它涵盖了深度学习模型背后的理论描述和实现细节，例如递归神经网络（RNN），卷积神经网络（CNN）和强化学习，用于解决各种NLP任务和应用。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-10
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_39840914

  1. 强化学习，深度学习，Actor-critic.ppt

  2. 由于实验室要求每周PPT分享汇报，在这一过程中，需要花费时间去整理 强化学习，深度学习，Actor-critic基本知识点，耗时较长，因此将相关PPT上传，供有需要的游客查阅。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-08-18
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_43283397

  1. 深度学习理论与架构最新进展综述论文

  2. 本文章从深度神经网络(DNN)入手，对深度学习(DL)领域的研究进展进行了简要的综述。内容包括：卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长时记忆(LSTM)和门控递归单元(GRU)、自动编码器(AE)、深度信念网络(DBN)、生成对抗性网络(GAN)和深度强化学习(DRL)。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-08-28
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：syp_net

  1. 李宏毅老师深度学习PPT

  2. 深度学习课程全套PPT设计各种新技术如元学习，life long learning，强化学习等，适合仔细学习研究。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-11-18
    • 文件大小：702545920
    • 提供者：qq_32599109

  1. Great-Deep-Learning-Tutorials:大量的深度学习教程和存储库-源码

  2. 深度学习教程 大量的深度学习教程和存储库 通用深度学习教程： [非常棒] [深度学习好教程] [伟大的NLP和深度学习文章] [重要] [很好] [有用] 深度学习对计算机视觉有用的资源： [优秀] 深度学习对自然语言处理（NLP）有用的资源： [优秀] 深度学习模型的量化和提炼： [优秀] [教程] [教程] [教程] 数据科学深度学习： [重要] [良好] [良好] GPU和大型数据集上的Scikit学习算法： 深度学习推荐模型： [很棒] 口语处理（语音处理）： [

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：18432
    • 提供者：weixin_42110038

  1. AI-Projects:AI项目（强化学习，深度学习，计算机视觉，推荐系统，自然语言处理，机器导航，医学影像处理）-源码

  2. 人工智能项目 机器学习 深度学习 深度强化学习 计算机视觉 1.1拐角检测1.2找到内在矩阵1.3查找外在矩阵1.4找到失真矩阵 4.1显示关键点4.2显示匹配的关键点4.3 推荐系统 机器人导航 医学影像

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：800063488
    • 提供者：weixin_42172972

  1. deep-learning-drizzle:通过从这些激动人心的讲座中学习，可以深入学习深度学习，强化学习，机器学习，计算机视觉和自然语言学习！-源码

  2. :balloon: :party_popper: 深度学习毛毛雨 :confetti_ball: :balloon: :books: :books: 多伦多大学Geoffrey Hinton教授 :minus: :minus: :minus: :minus: :minus: :minus: :minus: :minus: :minus: :minus: :minus: :minus: :minus: :minus: :minus: :minus: :m

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：28672
    • 提供者：weixin_42141437

  1. 深度学习/强化学习/知识图谱

  2. AI量化实验室，专注将前沿人工智能技术(深度学习/强化学习/知识图谱)应用于金融量化投资

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：202752
    • 提供者：bruce__ray

  1. AI_课程：在斯坦福大学，麻省理工学院，加州大学伯克利分校等顶尖大学开设深度学习和强化学习讲座-源码

  2. 人工智能课程 在斯坦福大学，麻省理工学院和加州大学伯克利分校等顶尖大学开设深度学习和强化学习讲座。 内容 DS-GA 1008：深度学习| 2020年Spring MIT 6.S191：深度学习简介| 2020年 CS231n：斯坦福大学用于视觉识别的CNN | 2019年Spring CS224n：具有深度学习功能的NLP，斯坦福大学| 2019年冬季 CS285：加州大学伯克利分校的深度强化学习2020年秋季 CS285：加州大学伯克利分校的深度强化学习2019年秋季 CS294-158

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42123456

  1. 摆好正确姿势看Google神级深度学习框架TensorFlow的实践思路

  2. 在2015年11月9号Google发布了人工智能系统TensorFlow并宣布开源，此举在深度学习领域影响巨大，也受到大量的深度学习开发者极大的关注。当然，对于人工智能这个领域，依然有不少质疑的声音，但不可否认的是人工智能仍然是未来发展的趋势。而TensorFlow能够在登陆GitHub的当天就成为最受关注的项目，作为构建深度学习模型的最佳方式、深度学习框架的领头者，在发布当周轻松获得超过1万个星数评级，这主要是因为Google在人工智能领域的研发成绩斐然和神级的技术人才储备。当然还有一点是在围

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38504687

  1. jittor：Jittor是基于JIT编译和元运算符的高性能深度学习框架-源码

  2. Jittor：即时（JIT）深度学习框架 | | Jittor是基于JIT编译和元运算符的高性能深度学习框架。 整个框架和元运算符都是实时编译的。 强大的op编译器和调谐器已集成到Jittor中。 它使我们能够生成专门针对您的模型的高性能代码。 Jittor还包含大量的高性能模型库，包括：图像识别，检测，分割，生成，可微分渲染，几何学习，强化学习等。 前端语言是Python。 前端使用模块设计和动态图执行，这是用于深度学习框架接口的最受欢迎的设计。 后端由高性能语言（例如CUDA，C ++）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：804864
    • 提供者：weixin_42164702

  1. 干货：如何从系统层面优化深度学习计算？

  2. 本文于来源于网络,主要介绍了优化、助力深度学习计算等方面的知识，希望对大家的学习能有帮助。深度学习在近几年里取得了巨大的进步，它已经或者是有望成功地被应用在我们许多生活场景中，比如自动驾驶、安防、翻译、医疗等等。可以说，计算机的计算和通信能力的大幅提升是促使深度学习成功的重要因素。在图像、语音识别、自然语言处理、强化学习等许多技术领域中，深度学习已经被证明是非常有效的，并且在某些问题上已经达到甚至超越了人类的水平。然而，深度学习对于计算能力有着很大的依赖，除了改变模型和算法，是否可以从系统的层面

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：243712
    • 提供者：weixin_38693524

  1. TDA导向的深度学习架构

  2. 基于随机梯度下降（SGD）的优化算法的困局：之前在学校的时候，我曾试图利用内网的论坛给学生洗脑，批判当下深度学习的几个瓶颈和未来TDA可以带来的贡献和突破。说实在，现在看来，那时是tooyoungtoosimple了：深度学习的梅开二度是有坚实的使用场景和卓越的效果来支撑的。在自己也玩了一阵子一些开源的深度学习框架后，回顾当初的论断（训练的封闭性，数据／信号的单向流动－非双向互动的学习，以及学习流程相对的静态和局部性），虽然仍然难以推翻，但是当下研究的火热的强化学习，主动／线上学习和迁移学习（t

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：513024
    • 提供者：weixin_38728464
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