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神经网络与深度学习实践教程 从基础到GPT模型构建

该项目提供了一系列神经网络课程视频和实践代码,涵盖从基础概念到GPT模型构建的全过程。课程内容包括反向传播、语言建模、多层感知器和批量归一化等主题,每个讲座配有Jupyter笔记本和练习。适合具备Python基础的开发者深入学习神经网络和深度学习技术。

computer-vision-course - 由社区驱动的计算机视觉课程,涵盖卷积神经网络、视觉Transformer等核心技术
Computer VisionGithubHugging Face卷积神经网络开源项目生成模型社区课程
由Hugging Face社区超过60位贡献者共同创建的计算机视觉课程,涵盖从计算机视觉基础到卷积神经网络、视觉Transformer、多模态模型、生成模型等多种前沿技术。每位作者自由选择风格创作,并经过社区审核和修订。课程展示了开源社区的合作成就,欢迎新的贡献和改进建议。
AwesomeNLP - 从基础到前沿的NLP实战教程与学习资源
GithubNLP信息抽取大模型开源项目知识图谱自然语言处理
这个开源项目提供了全面的NLP学习资源,涵盖文本分类、信息抽取、知识图谱、机器翻译等多个领域的理论和实战教程。项目为NLP初学者设计了详细的学习路径,同时也包含了大模型应用等前沿内容。资源丰富且实用,适合希望深入学习自然语言处理的人员参考。
pytorch-seq2seq - 使用PyTorch实现序列到序列模型的教程
GithubPyTorchseq2seq开源项目机器翻译神经网络翻译
该项目提供一系列使用PyTorch实现seq2seq模型的教程,特别是对德语到英语的翻译。教程涵盖了seq2seq网络的基础、编码器-解码器模型、注意机制以及使用spaCy进行数据分词,并提供了详细的代码和示例,帮助学习者深入理解和应用相关技术。
ILearnDeepLearning.py - 深度学习和数据科学的开源实践项目集
GithubILearnDeepLearning.pyMedium开源项目数据科学深度学习神经网络
此开源项目库集合了多个与深度学习和数据科学相关的小项目,通过实际操作帮助用户理解复杂的神经网络问题。内容包括详细的代码示例和可视化展示,涵盖梯度下降、神经网络数学原理、过拟合分析、优化器选择、卷积神经网络理论及自定义对象检测模型的训练等。适合希望深入了解和实践深度学习技术的用户,内容实用且丰富。
mit-deep-learning - MIT深度学习课程教程集合
GithubMIT Deep Learning卷积神经网络开源项目深度学习教程深度强化学习生成对抗网络
本项目汇集了MIT深度学习课程的全面教程,涵盖基础知识、场景分割和生成对抗网络(GANs)等主题,适合初学者和进阶用户。项目包括前沿模型如DeepLab和BigGAN,并提供Jupyter Notebook和Google Colab示例,帮助学习者掌握核心技术。另有深度强化学习竞赛DeepTraffic,挑战开发者在复杂交通环境中训练神经网络实现高速驾驶。
machine-learning - 机器学习与数据科学教程,深度学习、模型部署与强化学习
Githubmachine-learning开源项目强化学习时间序列模型部署深度学习
本项目持续更新,介绍了数据科学和机器学习各个主题。内容涵盖深度学习、模型部署、运筹学和强化学习等,提供Jupyter Notebook格式教程,结合Python科学栈(如numpy、pandas)和开源库(如scikit-learn、TensorFlow、PyTorch)进行教学示范,平衡数学符号与实际应用。
gpt2_chinese - 使用15G中文语料和31亿tokens完成GPT2训练教程
GithubHuggingfacegpt2transformerszero_nlp中文开源项目模型训练
该项目使用15G中文语料和31亿个tokens,在单张3090显卡上运行60多小时,成功训练出中文版本的GPT2模型。项目提供教程指导如何使用transformers库实现中文文本生成。
CC6204 - 西语深度学习实战课程
CNNDeep LearningGithubPyTorchRNN开源项目神经网络
CC6204是GitHub上的一个开源深度学习课程项目,采用西班牙语授课。课程涵盖神经网络理论、CNN、RNN等核心内容,融合理论与实践,讲解深度学习模型原理及应用,指导学生构建模型解决实际问题。提供在线视频和PyTorch编程作业,全面培养深度学习实战能力。
Transformer-from-scratch - 简洁实现Transformer模型的入门教程
GithubLLMPyTorchTransformer开源项目模型训练自然语言处理
该项目展示了如何用约240行代码实现Transformer模型,包含基于PyTorch的训练演示和详细的Jupyter Notebook。使用450Kb样本数据集,在单CPU上20分钟内完成训练,帮助初学者理解大型语言模型的原理和实现过程。
Awesome-AIGC-Tutorials - 人工智能生成内容教程与资源集锦
Github人工智能大型语言模型开源项目技术教程课程
Awesome-AIGC-Tutorials为初学者和AI爱好者提供了海量的教程和资源,涵盖大语言模型、AI绘画等领域。本项目特别适合希望深入了解和应用AI技术的用户,不仅包括最新的课程更新,还有对AI贡献的详细指南,提供了从入门到高级的学习路径和实用指导。
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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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