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Papers-in-100-Lines-of-Code

45篇深度学习论文的100行代码实现集锦

深度学习神经网络机器学习计算机视觉NeRFGithub开源项目

Papers-in-100-Lines-of-Code项目汇集了45篇深度学习领域重要论文的精简实现。覆盖范围广泛，从经典网络架构到前沿神经渲染技术，每个算法都浓缩为100行以内的代码。这种简洁实现有助于理解算法核心思想，为研究者和开发者提供了快速上手的机会。项目既展示了复杂算法的精髓，又为深度学习实践提供了便捷途径。

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CVPRGithub代码集图像处理底层视觉开源项目论文集
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nlp-paper - 自然语言处理经典与前沿论文推荐与解析
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这个项目收集了多个计算机视觉领域的深度学习模型，包括图像分类、目标检测、语义分割和生成模型。项目为每个模型提供论文链接、详细解析和代码实现，涵盖从AlexNet到YOLO系列等经典算法。这是一个面向研究人员和开发者的综合性学习资源，有助于理解和应用先进的计算机视觉技术。
Annotated-ML-Papers - Annotated-ML-Papers 机器学习与深度学习论文注释综述
Annotated-ML-PapersDLGithubML博客开源项目论文注释
此项目提供对机器学习和深度学习论文的详细注释和总结，帮助读者深入理解最新研究进展。博客内容定期更新，提供最新的研究信息。加入邮件列表，可第一时间获取项目更新。
Blog - 全面涵盖深度学习与机器学习的教程项目
GithubPython人工智能开源项目机器学习深度学习算法
本项目汇集了深度学习和机器学习领域的系列教程与代码实现。内容覆盖从基础到高级的多个主题,包括神经网络、CNN、RNN、NLP等深度学习技术,以及特征工程、模型评估、异常检测等机器学习方法。每个主题均配有详细解析和Python代码,为AI学习和实践提供了丰富资源。
Deep-Learning-Experiments - 深度学习实验和课程指南，涵盖理论与实践
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本页面介绍2023版深度学习实验课程，包括理论与实践内容。涵盖监督学习、多层感知器、优化、正则化、卷积神经网络、变压器、自编码器、生成对抗网络和大型语言模型等主题，并提供开发环境、Python、Numpy、PyTorch及Gradio的实践指南。所有文档和代码示例在GitHub上提供，帮助学习者掌握深度学习技术。
Awesome-Deep-Learning-Papers-for-Search-Recommendation-Advertising - 搜索推荐广告领域深度学习论文精选集
Github嵌入技术广告系统开源项目推荐系统搜索引擎深度学习
该项目汇集了搜索、推荐和广告领域的前沿深度学习论文，收录了100多篇顶级会议论文。内容涵盖嵌入、匹配、排序(如CTR/CVR预测)、后排序、迁移学习和强化学习等关键技术，包括DSSM、YouTube DNN等经典模型。收录了Google、Facebook、Alibaba等顶级科技公司的研究成果，为从业者提供全面的学习资源和研究参考。通过这些精选论文，读者可深入了解行业前沿技术和实践应用。
ECCV2024-Papers-with-Code - ECCV 2024开源项目与论文合集
AIGCECCV 2024Github开源项目深度学习自动驾驶计算机视觉
探索ECCV 2024的最新论文和开源项目，其中涵盖3D点云、自动驾驶、GAN和Vision Transformer等领域。ECCV 2024展示了前沿的计算机视觉和深度学习研究成果，提供论文和代码链接，帮助研究人员和开发者紧跟技术前沿。加入CVer学术交流群，与顶尖学者交流并获取最新的学习资料。
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