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深度学习不确定性估计资源汇总

该项目汇集深度学习不确定性估计领域的论文、代码、书籍和博客。内容涵盖贝叶斯方法、集成方法、采样/dropout方法等技术，以及在分类、回归、异常检测等方面的应用。项目为研究人员和实践者提供全面参考，助力深入理解和应用深度学习中的不确定性估计。

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介绍相关项目

awesome-community-detection - 社区检测研究论文合集

Githubcommunity detection图分类开源项目张量分解深度学习谱方法

awesome-ml-model-compression - 机器学习模型压缩与加速技术资源汇总

AI加速Github开源项目机器学习模型压缩深度学习神经网络

本项目汇总了机器学习模型压缩和加速领域的优质资源,包括研究论文、技术文章、教程和工具库等。涵盖量化、剪枝、知识蒸馏和轻量级网络设计等多种技术方法。为研究人员和工程师提供了优化深度学习模型性能和效率的重要参考。项目内容持续更新,欢迎提交新的相关资源。

awesome-machine-learning-in-compilers - 编译器和程序优化中的机器学习资源集锦

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这个项目收集了机器学习在编译器和程序优化领域的重要资源,包括研究论文、数据集和工具。涵盖迭代编译、指令级优化、并行映射等多个主题,提供了全面的参考材料。除学术资源外,还包括相关书籍、演讲、软件和基准测试,是该领域研究和开发的综合指南。

Awesome-FL - 联邦学习资源汇总与最新研究进展

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该页面汇总了联邦学习领域的重要资源，包括顶级期刊与会议中的论文、框架、数据集、调研、教程和课程。同时涵盖了联邦学习在图数据和表格数据上的应用，以及在人工智能、机器学习、数据挖掘等多个领域的研究成果。通过该页面，用户可以追踪最新的联邦学习论文更新，并有机会参与讨论和贡献资源。

awesome-deep-learning-music - 深度学习技术在音乐领域的应用及研究进展

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本项目收录了使用深度学习技术应用于音乐的科学文章、论文和报告，包括音乐生成、语音分离、演讲者识别等任务。项目旨在为音乐信息检索提供资源，含有文章概要、详细信息和代码链接。项目持续更新，欢迎贡献新资源。项目由Yann Bayle基于博士论文的前沿技术评审发起。

Awesome-Hyperbolic-Representation-and-Deep-Learning - 双曲空间表示学习和深度学习研究资源集锦

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本项目整理了双曲空间表示学习和深度学习领域的前沿研究成果。内容涵盖基础理论和实际应用,包括双曲浅层模型、双曲神经网络和双曲图神经网络等方法,以及在推荐系统、知识图谱等方面的应用。项目将相关论文进行分类整理,为研究人员提供便捷的学习资源,促进该领域的发展。

awesome-artificial-general-intelligence - 人工通用智能领域优质资源汇总

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本项目收录人工通用智能(AGI)领域的精选资源,涵盖入门介绍、学术论文、书籍、课程、视频及重要机构等。内容全面系统,包括AGI基本概念、研究进展、伦理问题等多方面,为研究人员、开发者和AI爱好者提供深入了解AGI的参考指南。

awesome-offline-rl - 离线强化学习研究论文和开源资源集锦

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该项目汇集了离线强化学习(Offline RL)领域的研究论文、综述文章、开源实现等资源。内容涵盖离线RL的理论方法、基准测试、应用案例及相关主题。项目由康奈尔大学研究人员维护,为学术界和产业界提供离线RL的最新进展和重要文献。

conformal-prediction - 严谨量化机器学习不确定性的开源框架

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Conformal Prediction 是一个开源项目,提供严谨的机器学习不确定性量化方法。项目包含多个即用型示例,涵盖图像分类、回归等应用,无需原始数据和模型即可运行。研究人员和开发者可轻松上手此技术,探索其在实际问题中的应用,为模型增添可靠的不确定性估计。

awesome-llm-interpretability - 深入理解大语言模型内部机制与可解释性

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该项目汇集了大语言模型(LLM)可解释性领域的核心资源,包括解释性工具、学术论文、行业报告和深度分析文章。内容涵盖神经元分析、注意力机制、模型行为等多个维度,旨在帮助研究人员和开发者深入理解LLM内部原理,提升模型透明度。项目为LLM可解释性研究提供了全面的知识库和工具集。

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