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Interactive Tutorials on Neural Networks and Deep Learning

交互式神经网络与深度学习可视化教程平台

该网站提供神经网络和深度学习的交互式教程,通过直观的可视化模型展示经典算法。用户可借助模块化图表理解数据处理流程,并使用可视化编辑器快速构建模型。实时反馈和错误提示功能提高了学习效率,使复杂的深度学习概念变得更易理解和掌握。

pytorch-deep-learning - 深入PyTorch的深度学习实用教程
GithubPyTorch开源项目深度学习神经网络计算机视觉迁移学习
本课程涵盖从基础到高级的深度学习概念,通过实践教学与丰富的视频材料,讲解PyTorch操作和应用。包括神经网络分类、计算机视觉和数据集处理等主题,适合希望深化机器学习理解和应用的学习者。课程包括最新的PyTorch 2.0教程,确保内容的时效性和专业性。
Tutorial - 为AI爱好者提供全面的学习体验,课程涵盖Linux、Python和Git基础
GithubInternLM书生大模型实战营开源项目算力点闯关挑战
书生大模型实战营为AI爱好者提供全面的学习体验。课程涵盖Linux、Python和Git基础,并深入探讨InternLM、XTuner和OpenCompass等先进工具。通过循序渐进的实践任务,学员可掌握模型训练、部署和评测技能。项目还设立奖励机制和'书生共学计划',促进知识分享和技术交流。该实战营分为入门、基础和进阶三个阶段,配备详细的任务指南和视频资料。学员可通过完成任务获得算力点奖励,并有机会解锁更高性能的计算资源。项目还包含LMDeploy量化部署、InternVL多模态模型等前沿内容,以及Android端部署等实用技能。
ILearnDeepLearning.py - 深度学习和数据科学的开源实践项目集
GithubILearnDeepLearning.pyMedium开源项目数据科学深度学习神经网络
此开源项目库集合了多个与深度学习和数据科学相关的小项目,通过实际操作帮助用户理解复杂的神经网络问题。内容包括详细的代码示例和可视化展示,涵盖梯度下降、神经网络数学原理、过拟合分析、优化器选择、卷积神经网络理论及自定义对象检测模型的训练等。适合希望深入了解和实践深度学习技术的用户,内容实用且丰富。
algorithm-visualizer - 可视化算法学习平台 直观理解复杂计算过程
Algorithm VisualizerGithub交互式平台开源项目教育工具算法可视化
Algorithm Visualizer是一个开源的算法可视化平台,通过图形化展示算法运作过程。该平台支持多种编程语言,提供丰富的算法教程和资源。用户可直观观察代码执行,深入理解算法原理。适合学生自学、教师授课及专业人士研究使用,是一个集学习、教学和演示于一体的算法学习工具。
Neural-Network-Architecture-Diagrams - 使用diagrams.net创建神经网络模型图
AutoencoderGithubNeural NetworkVGG-16YOLO v1diagrams.net开源项目
本项目使用diagrams.net(也叫draw.io)生成神经网络模型图,帮助用户直观理解不同的神经网络结构。涵盖YOLO v1、VGG-16、Autoencoder等实例,并欢迎贡献新的架构图。无论是初学者还是研究人员,皆可受益于提供的可视化示例。点击查看更多详情,了解如何分享架构图。
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。
AI-Notes - 全面的AI学习资源 从理论到实践的系统指南
AIGithub人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络
该项目提供全面的AI学习资源,涵盖机器学习、深度学习和自然语言处理等领域。内容包括数学基础、算法原理及工具应用,从理论到实践构建系统知识。通过Jupyter Notebook和Colab实现互动学习,适合AI初学者和从业者掌握核心概念及最新进展。
easy-tensorflow - TensorFlow教程与简化代码示例
Easy-TensorFlowGithubPythonTensorFlow开源项目教程深度学习
Easy-TensorFlow提供详尽的教程和简化的代码实现,旨在简化学习路径。项目涵盖从基础到高级的教程,每个步骤都有全面解释和源代码示例。它强调低层和高层网络训练接口、Tensorboard可视化工具、多GPU支持等特性。无论是新手还是有经验的开发者,都可以通过这些教程更加高效地掌握TensorFlow。
d2l-en - 互动深度学习教程,结合代码、数学与讨论
D2L.aiGithubJupyter笔记本开源书籍开源项目机器学习深度学习
这本开源书籍使用Jupyter笔记本无缝整合深度学习的概念、背景和代码,免费提供给所有人。书中包含可运行代码、技术深度和社区讨论,帮助读者解决实际问题并成长为应用机器学习科学家。
nn-zero-to-hero - 神经网络与深度学习实践教程 从基础到GPT模型构建
GPTGithubPyTorch开源项目机器学习深度学习神经网络
该项目提供了一系列神经网络课程视频和实践代码,涵盖从基础概念到GPT模型构建的全过程。课程内容包括反向传播、语言建模、多层感知器和批量归一化等主题,每个讲座配有Jupyter笔记本和练习。适合具备Python基础的开发者深入学习神经网络和深度学习技术。
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