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2012-2016年度最受引用的深度学习研究论文

'Awesome Deep Learning Papers' 提供的是一份经精心策划的文献列表,囊括了2012至2016年间在深度学习领域中引用率最高的研究论文。覆盖从图像处理到自然语言处理等众多研究领域,旨在为研究人员与技术爱好者提供启发思考与深入了解的必读材料。

awesome-ai - 人工智能资源汇总 课程、工具与开源项目
Github人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理
本项目汇集了人工智能领域的优质资源,包括课程、工具、应用和开源项目。内容涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理、机器人技术和对话系统等热门方向,适合研究人员、开发者和学习者参考。此外还收录了AI公司、研究机构信息及业界动态,为探索AI前沿提供全面指南。
awesome-AI-books - 聚集了包括AI基础理论、数学、深度学习等多方面的书籍和PDF资源
Github人工智能开源项目数据挖掘机器学习深度学习量子计算
awesome-AI-books聚集了包括AI基础理论、数学、深度学习等多方面的书籍和PDF资源。详尽的章节覆盖了数据挖掘、机器学习实战与最新学术研究,为初学者到研究者的AI学习提供综合性帮助。
awesome-knowledge-distillation - 知识蒸馏技术研究论文资源集锦
AIGithub开源项目模型压缩深度学习知识蒸馏神经网络
项目汇集了知识蒸馏领域的学术论文,内容丰富全面。资源从早期神经网络集成研究到当前前沿方法,涉及模型压缩、迁移学习等多个相关方向。对于深入研究知识蒸馏技术的学者和工程师而言,这是一个系统化的参考资料库。
awesome-contrastive-self-supervised-learning - 对比自监督学习论文和资源汇总
Github对比学习开源项目深度学习自监督学习表示学习视觉模型
该项目收录了对比自监督学习领域的重要论文和资源,覆盖从2017年至今的研究成果。内容包括综述、算法、应用等,按年份分类整理。研究人员可通过此项目快速了解该领域发展历程和最新动态,是深入研究对比学习的重要参考资料。
awesome-deep-learning-music - 深度学习技术在音乐领域的应用及研究进展
AI音乐Deep Learning for MusicGithub开源项目神经网络科学研究音乐信息检索
本项目收录了使用深度学习技术应用于音乐的科学文章、论文和报告,包括音乐生成、语音分离、演讲者识别等任务。项目旨在为音乐信息检索提供资源,含有文章概要、详细信息和代码链接。项目持续更新,欢迎贡献新资源。项目由Yann Bayle基于博士论文的前沿技术评审发起。
Awesome-LLM4RS-Papers - 聚焦于大型语言模型在推荐系统中的应用研究的论文集
AI绘图GithubLLMRecPapers大型语言模型开源项目推荐系统
Awesome-LLM4RS-Papers是一套精选论文集,聚焦于大型语言模型在推荐系统中的应用研究。本集合包含自2023至2024年期间发布的期刊文章和会议论文,覆盖了隐私保护、个性化方案、效率提升等诸多创新领域。该项目为研究人员和技术开发者提供关于如何利用大型语言模型增强推荐系统的全面资料。
awesome-generative-ai-guide - 全面的生成式AI研究与开发资源库
Githubawesome-generative-ai-guide人工智能大语言模型开源项目机器学习生成式AI
该项目汇集了生成式AI领域的最新研究论文、面试资料、免费课程和代码实例。内容包括月度精选论文、面试准备资源、应用型课程材料、85+免费课程列表及开发代码库。通过定期更新,为研究人员和开发者提供全面的学习资源,有助于掌握生成式AI技术。
awesome-neural-rendering - 全面汇集神经渲染领域最新研究进展
3D重建GithubNeural Rendering开源项目深度学习视图合成计算机图形学
该项目汇集了神经渲染领域的前沿资源,包括逆向渲染、神经重渲染、可微分渲染和隐式神经表示等多个子领域。这份精选列表涵盖了最新研究论文、技术报告和开源项目,为研究人员和开发者提供了全面的参考资料,有助于深入了解神经渲染技术的最新进展。
awesome-deep-rl - 深度强化学习领域的最新研究综述与应用案例
Deep Reinforcement LearningGithubModel-basedPolicy GradientReinforcement LearningUnsupervised RL开源项目
该项目收录了深度强化学习领域的重要研究成果和应用示例,包括最新的学术论文、框架、算法和应用案例,覆盖无监督、离线、价值基础和策略梯度等多种方法。项目内容经常更新,提供最新的研究动态和工具,如2024年的HILP与2022年的EDDICT。适合从事人工智能、机器学习和强化学习的专业人员与爱好者了解该领域的最新进展。
awesome-ai-ml-dl - 涵盖人工智能、机器学习和深度学习的综合资源和学习平台
AIDLGithubJavaMLNLP开源项目
awesome-ai-ml-dl项目集中于人工智能、机器学习及深度学习领域,提供全面的学习笔记与精选资源。适用于工程师、开发者和数据科学家等专业人员,帮助他们更有效地获取知识和资源。此项目促进了学习的乐趣并使相关资料易于获取。
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