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Oxford Deep NLP 2017 课程

探索学习和实践递归神经网络在自然语言处理中的应用,包括语言模型、文本翻译、语音转录及问答系统等。

cs224n-win2223 - 斯坦福CS224N课程解决方案与学习路线图
CS224NGithubStanford开源项目深度学习自然语言处理课程作业
本项目汇总斯坦福CS224N自然语言处理课程2022/23冬季学期的完整解决方案,包括所有作业答案和详细学习计划。内容涵盖NLP核心概念、深度学习技术、论文阅读指导以及PyTorch和Hugging Face等实用工具的应用,为学习者提供全面的NLP学习资源。
LLM-Reading-List - 大语言模型技术与优化方法的综合阅读列表
GithubLLMTransformer开源项目模型压缩深度学习自然语言处理
该项目收集了大语言模型(LLM)领域的重要论文,主要聚焦推理和模型压缩技术。涵盖Transformer架构、基础模型、位置编码等多个关键领域的研究成果。为LLM技术发展和优化方法的研究提供了全面的参考资料。
machine-learning-curriculum - 了解机器学习及其工具,全面提升技能指南
Artificial IntelligenceDeep LearningGithubMachine LearningReinforcement LearningTensorFlow开源项目
该教程旨在引导学习机器学习,推荐实用工具和媒体资源,帮助用户融入机器学习领域。内容定期更新,保持新鲜度并移除过时信息。涵盖机器学习、深度学习、强化学习及最佳实践等多个主题,并提供详细的学习资源和书籍推荐。适合从初学者到高级用户,帮助提升机器学习技能,掌握最新技术。
Comprehensive_DL_Tutor - 全面深度学习教程引领零基础进阶专家
AIGithub开源项目教程机器学习深度学习神经网络
该项目提供全面的深度学习教程,涵盖Python科学计算库、机器学习基础和前沿深度学习算法。教程采用循序渐进的方法,融合理论与实践,适合零基础学习者和专业人士。内容持续更新,反映最新技术发展,为深度学习爱好者提供系统学习路径。项目内容包括Python科学计算库、机器学习基础和深度学习算法,适合不同水平的学习者。教程结构清晰,结合理论和实践,提供系统化学习体验。持续更新确保内容紧跟技术前沿,为深度学习领域提供全面且实用的学习资源。
stanford-tensorflow-tutorials - CS 20课程的TensorFlow深度学习代码示例和课程进度
CS 20GithubPythonTensorFlowstanford-tensorflow-tutorials开源项目深度学习
提供斯坦福CS 20课程的TensorFlow代码示例和详细课程笔记,涵盖Python 3.6与TensorFlow 1.4.1,实时更新课程进度,包含前一年课程的资源。详细信息见课程大纲和设置指南。
practical-nlp-code - 实用自然语言处理系统构建指南
GithubNLP系统信息抽取开源项目文本分类聊天机器人自然语言处理
该代码仓库提供了全面的实用自然语言处理内容,从基础到高级应用。涵盖文本表示、分类、信息提取等核心主题,并探讨社交媒体、电商、医疗等领域的NLP应用。仓库包含丰富的Python代码示例,有助于构建实际NLP系统。正在更新以支持最新Ubuntu系统和TensorFlow 2.x。
AiLearning-Theory-Applying - 人工智能领域的全面学习资源
AiLearning-Theory-ApplyingGithubTransformer开源项目机器学习深度学习自然语言处理
AiLearning-Theory-Applying项目提供人工智能领域的全面学习资源,覆盖基础知识、机器学习、深度学习及自然语言处理。项目持续更新,附带详尽注释和数据集,便于理解与操作,助力初学者及研究人员迅速掌握AI理论及应用实践。
awesome-nlp - 一个综合NLP(自然语言处理)资源库,集成了包括研究摘要、教程、工具库在内的全方位资料
GithubNLPPython开源项目机器学习深度学习自然语言处理
awesome-nlp是一个综合NLP(自然语言处理)资源库,集成了包括研究摘要、教程、工具库在内的全方位资料。与顶尖实验室合作,保持在NLP领域的前沿,提供机器翻译、情感分析等多样化应用。支持多语言处理,如中文、韩文、阿拉伯文等,为全球用户提供适用资源,是一个知名的NLP信息平台。
MachineLearning-DeepLearning-Code-for-my-YouTube-Channel - 自然语言处理和深度学习模型微调开源代码合集
GithubYouTube频道开源项目机器学习模型微调深度学习自然语言处理
本项目汇集了自然语言处理和深度学习模型微调的开源代码,涵盖多种模型如Mistral、Falcon、DeBERTa和BERT,应用场景横跨Amazon评论数据集、Kaggle竞赛和跨语言命名实体识别等。项目内容适合从初学者到专业研究人员,提供前沿技术和最佳实践,帮助提升模型性能和解决实际问题。通过详尽的代码注释和YouTube视频,用户可以清晰理解复杂概念和操作步骤,高效掌握深度学习技巧。
LLM-workshop-2024 - 从零开始的LLMs预训练和微调教程
GPTGithubLLMsPyTorch开源项目微调预训练
本教程为编码人员提供了对大型语言模型(LLMs)构建模块和工作原理的深入理解。从LLMs的基础概念和应用案例开始,涵盖了小型GPT模型的数据输入管道、核心架构组件和预训练代码的编写。教程还包括如何加载预训练权重和使用开源库进行微调的实战技能。
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AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

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