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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-multi-modal-reinforcement-learning - 多模态强化学习前沿论文与研究资源汇总

Github多模态强化学习开源项目表征学习视觉强化学习语言模型预训练

本项目收集了多模态强化学习(MMRL)领域的前沿研究论文和资源。内容涵盖视觉、语言及其结合的MMRL方法,包括ICLR、NeurIPS、ICML等顶级会议论文,以及预训练、表征学习、视觉推理等热点主题。项目持续追踪最新进展,为MMRL研究提供全面参考。

awesome-monte-carlo-tree-search-papers - 精选蒙特卡洛树搜索论文资源库

GithubMonte Carlo树搜索人工智能开源项目强化学习机器学习算法优化

该项目收集了机器学习、计算机视觉、自然语言处理等多个领域的蒙特卡洛树搜索(MCTS)相关论文。涵盖顶级会议和期刊发表的最新研究成果，并提供部分论文的代码实现。这一资源库为研究人员和开发者提供了全面了解MCTS在各领域应用和进展的机会。

awesome-normalizing-flows - 归一化流构建复杂概率分布的新兴统计工具

Github开源项目归一化流机器学习概率分布深度学习生成模型

Deep-Learning-for-Tracking-and-Detection - 使用深度学习进行对象检测和跟踪的论文与资源合集

GithubRCNNYOLOdeep learningmulti object trackingobject detection开源项目

本项目汇集了有关深度学习在对象检测和跟踪领域的论文、数据集、代码及各种资源。内容涵盖静态检测、视频检测、多对象跟踪和单对象跟踪等主题，并提供了多种经典模型如RCNN、YOLO、SSD的实现和改进方案。此外，项目还涵盖了图像和视频分割、光流、运动预测等任务的资源，为研究人员和开发者提供了详尽的参考资料。

Machine-Learning-Tutorials - 机器学习与深度学习教程资源

Github人工智能开源项目数据科学机器学习深度学习统计学

机器学习教程仓库包含机器学习与深度学习的主题分类教程、文章和其他资源，专为数据科学、自然语言处理和机器学习领域的初学者和专家设计。资源涵盖从入门介绍、面试资源到专家视频教程，以及涵盖线性回归、决策树等常用算法的详细讲解及实际案例展示。此外，项目还深入探讨了人工智能、图形处理学习和各种重要的机器学习概念。

awesome-learning-resources - 多种编程语言和软件开发框架的学习资源

Github学习资源开发者开源项目技术教程编程

awesome-learning-resources项目汇总了多种编程语言和软件开发框架的学习资源，涵盖基础编程技能、前端及后端技术、数据科学和机器学习等领域。适合各阶段开发者提升技能和工作效率。

DeepLearing-Interview-Awesome-2024 - 2024深度学习面试题与资源汇总

DeepLearning-Interview-Awesome-2024Github大模型开源项目深度学习算法面试计算机视觉

该项目涵盖大模型、计算机视觉、深度学习基础与框架、行业应用等六大专题，提供最新的面试题目总结与详细解析。本指南通过高频面试题和学术创新思考的汇总，帮助学习者和求职者为2024年深度学习算法职位做好准备。项目内容持续更新，紧跟科技发展趋势。

awesome-efficient-aigc - AIGC效率优化技术与资源汇总

AIGCGithubLLM开源项目模型压缩量化高效推理

该项目汇集了提高AI生成内容(AIGC)效率的最新技术资源，包括大语言模型(LLMs)和扩散模型(DMs)的优化方法。收录内容涵盖前沿研究论文、代码实现和综述文章，重点关注量化、微调等效率提升技术。这一持续更新的资源库为AIGC领域的研究和开发提供了全面的参考，有助于推动相关技术的进步与落地应用。

Awesome-LM-SSP - 大模型可信度资源汇总，涵盖安全、隐私与多模态模型

Awesome-LM-SSPGithub信任度多模态模型安全性开源项目隐私

awesome-neural-rendering - 全面汇集神经渲染领域最新研究进展

3D重建GithubNeural Rendering开源项目深度学习视图合成计算机图形学

该项目汇集了神经渲染领域的前沿资源，包括逆向渲染、神经重渲染、可微分渲染和隐式神经表示等多个子领域。这份精选列表涵盖了最新研究论文、技术报告和开源项目，为研究人员和开发者提供了全面的参考资料，有助于深入了解神经渲染技术的最新进展。

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