Deep-Learning-Experiments
深度学习实验和课程指南,涵盖理论与实践
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。
Paper-Reading-ConvAI
对话系统与自然语言生成研究的全面综述
TransMorph_Transformer_for_Medical_Image_Registration
基于Transformer的无监督医学图像配准方法
Awesome-LLM-Large-Language-Models-Notes
大型语言模型的发展历程及关键技术解析
Jamba
支持多层次深度学习的PyTorch语言模型
Production-Level-Deep-Learning
生产级深度学习系统的部署与优化工程指南
annotated_deep_learning_paper_implementations
简洁易懂的PyTorch神经网络和算法实现
llm_interview_note
大模型面试知识与实用资源汇总
Practical_DL
秋季深度学习课程资源与实践指南,适用于学习者和开发者
mint
从零构建Transformer模型的详细教程和实现
llm-resource
大模型资源汇总及实用技术详解
豆包MarsCode
豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。
AI写歌
Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。
有言AI
有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。
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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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