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CS224n-Reading-Notes

斯坦福CS224n课程学习笔记与NLP资源汇总

该项目整理了斯坦福大学CS224n自然语言处理课程的学习资料,包括视频、课件和笔记摘要。内容涵盖NLP深度学习核心知识,提供多种学习资源链接。项目还推荐了相关参考书籍和博客,为NLP学习者提供全面的学习指南。

awesome-deep-learning - 开源深度学习资源集合,覆盖书籍、课程、视频和研究论文等
Github人工智能大数据开源项目机器学习深度学习神经网络
awesome-deep-learning提供全面的开源深度学习资源集合,覆盖书籍、课程、视频和研究论文等,适合各阶段学习者深入探索。通过更新最新技术和理论,推动知识和技术的不断进步。
Compendium-of-free-ML-reading-resources - 机器学习免费学习资源集合 书籍论文和在线教程
Github开源项目数据科学机器学习深度学习线性代数统计学
该项目是一个综合性机器学习免费资源集合,涵盖数据分析、数学、统计、机器学习和深度学习等领域。收录内容包括经典教材、最新论文、PDF电子书和在线教程,以英文原版为主。项目提供系统的机器学习知识体系和高质量学习材料,适合入门和进阶学习。资源全面、内容权威、持续更新,定期收录最新开放获取资源,为自学者和研究人员提供最新知识和便利。
courses - AI课程和资源精选合集
AI coursesGithub人工智能开源项目机器学习深度学习自然语言处理
本仓库汇集了各种人工智能课程和资源链接,适合不同学习阶段的用户。涵盖生成式AI、深度学习、自然语言处理等多个主题的免费课程,资源来自麻省理工学院、斯坦福大学、哈佛大学等知名机构。欢迎贡献和建议,共同打造优质的AI学习平台。
cv_note - 分享计算机视觉和模型压缩部署技术栈笔记
CVGithub开源项目机器学习深度学习算法工程师计算机视觉
这个开源项目详细记录了计算机视觉算法工程师的成长路径,从基础编程知识到深度学习,再到模型部署。项目还提供了算法实习内推表、校招可投递公司汇总及技术栈笔记等实用资源,涵盖了编程开发、机器学习、图像识别、模型压缩等关键技术点,适合希望系统提升技术水平的工程师。
NLP-Tutorials - 从搜索引擎到预训练模型的全面教程
GithubNLP开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理
NLP教程全面介绍多种自然语言处理模型,涉及搜索引擎技术、词汇及句子理解,并深入探讨seq2seq、Transformer、BERT和GPT等先进模型,包括实用的代码示例和理论分析。
DeepLearning - 深度学习资源,涵盖教程、图书和实战项目
Github图像处理开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理
探索全面的深度学习资源,涵盖教程、图书和实战项目,适合从新手到专家的每一个阶段。
nlp-recipes - 使用最新深度学习模型加速自然语言处理系统开发
Azure Machine LearningBERTGithubNLPtransformers开源项目深度学习
该资源库提供构建NLP系统的示例和最佳实践,重点关注最新的深度学习方法和常见场景,如文本分类、命名实体识别和文本摘要。支持多语言,特别是利用预训练模型应对不同语言任务。内容基于与客户的合作经验,旨在简化开发过程,帮助数据科学家和工程师快速部署AI解决方案。
Python-AI - 深度学习100例:机器学习与自然语言处理实用案例
GithubPython卷积神经网络开源项目机器学习深度学习自然语言处理
《深度学习100例》开源项目现已开放,提供代码和数据资源,涵盖卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等主题,并包含机器学习和自然语言处理的实用案例。每周更新至少两篇原创文章,最新内容将在公众号首发。可加入技术交流群进行交流与反馈,获取最新技术资源和实战经验。
Awesome-LLM-Large-Language-Models-Notes - 大型语言模型的发展历程及关键技术解析
BERTGPTGithubLLMTransformerchatGPT开源项目
本页面介绍了多个知名的大型语言模型(LLM)的发展历史,包括其发布年份、相关论文、核心功能和代码实现。从Transformer、GPT系列到最新的GPT-4和Claude,全面汇总了每个模型的关键信息及技术亮点,并提供了相关链接供深入了解。对于自然语言处理(NLP)领域的研究者、开发者和爱好者,这些信息具有重要的参考价值。
NLP-conference-compendium - 自然语言处理顶会论文精选与综述
ACLGithub开源项目教程最佳论文研讨会自然语言处理
NLP-conference-compendium项目汇总了自然语言处理领域顶级会议的最新研究成果,包括ACL、EMNLP等会议的精选论文、最佳论文、教程和研讨会信息。该项目为研究人员和学生提供了一个便捷获取重要NLP论文的平台,是该领域研究的重要参考资源。
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