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Great-Deep-Learning-Tutorials

全面深度学习教程和实用资源集锦

该项目汇集了深度学习领域的优质教程和资源,覆盖计算机视觉、自然语言处理、语音处理等多个方向。内容包括入门教程、高级课程、技术博客和开源代码库,涵盖模型量化、AutoML、图神经网络等前沿主题。同时提供深度模型训练的实践指南,适合系统学习和深入研究深度学习的人员参考。

优秀的深度学习教程

深度学习教程和资源库的精选集合

通用深度学习教程:

计算机视觉深度学习有用资源:

自然语言处理(NLP)深度学习有用资源:

语音处理深度学习实用资源:

通用数据科学任务的深度学习和机器学习实用资源:

生成式人工智能的一般说明:

深度学习模型量化和蒸馏:

自动机器学习:

扩散模型:

多模态深度学习:

深度推理:

深度强化学习(优秀课程和教程):

图神经网络:

图神经网络框架:

训练深度模型的最佳实践:

训练深度模型的一般注意事项:

PyTorch Lightning笔记和梯度累积:

损失函数:

不平衡数据集处理:

权重初始化:

批量归一化:

学习率调度和初始化:

早停:

调优指南配方:

训练优化器:

PyTorch 在 TPU 上运行和训练 (colab):

评估指标:

验证机器学习模型:

优化 GPU 运行模型:

会议新闻:

深度学习框架和基础设施:

优秀的库:

优秀的模型:

深度模型转换:

优秀的深度学习仓库(用于学习基于深度学习的编程):

PyTorch高级库:

标注工具:

其他:

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