MachineLearning-QandAI-book

深入探讨机器学习和人工智能领域的30个核心问题

机器学习人工智能 Sebastian Raschka 深度学习自然语言处理 Github 开源项目

该书通过30个章节探讨机器学习和人工智能领域的核心问题，内容涵盖基础概念和前沿技术。涉及多GPU训练范式、Transformer微调、编码器和解码器型LLM差异、视觉Transformer等主题。每章提供详细解释和扩展阅读资料，适合希望扩展知识并了解最新AI技术的读者。

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GithubPyTorch人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络

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。

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探索生成深度学习的核心技术，包括变分自编码器、生成对抗网络和变压器模型。提供详细的Docker和Kaggle教程，帮助用户轻松学习和训练模型。本书涵盖从基础理论到高级应用的完整知识体系，适用于音乐生成、世界模型等领域的实践。

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D2L.aiGithub工程技能开源项目数学原理深度学习

《动手学深度学习》是一个免费在线资源，提供概念讲解、数学背景知识和实际代码示例，旨在帮助读者掌握深度学习的原理和应用。该项目致力于培养读者成为能够理解数学原理并实现和改进方法的深度学习应用科学家，适合自学和教学使用，包含可运行的代码和工程技能训练。

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该项目通过Python教授机器学习基本原理，包含《Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》书中的示例代码和习题解答。用户可以使用Colab、Binder和Deepnote在线体验这些notebooks，或通过Anaconda在本地安装项目进行学习。详细介绍了安装步骤和常见问题解决方法，帮助用户理解和应用机器学习技术。

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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。

machine-learning-yearning-cn - 阅读《机器学习训练秘籍》中文版并参与翻译

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在线阅读《机器学习训练秘籍》中文版，了解机器学习训练指南。此版本为预览版，欢迎通过项目Issues、Pull Request或邮件参与翻译改进。本项目遵循CC BY-NC-SA 4.0协议，允许共享和演绎但需署名且非商业使用。

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