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Oxford Deep NLP 2017 课程

自然语言处理神经网络递归神经网络语言模型 DeepMind Github 开源项目

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。

文档

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

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

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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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