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将深度学习与物理模拟融合 革新数值计算方法

Physics-based Deep Learning深度学习物理模拟PDE问题数值方法Github开源项目

Physics-based Deep Learning book探讨了深度学习在物理模拟中的应用，重点关注基于场的模拟。内容涵盖监督学习、物理约束、可微分模拟和强化学习等主题，并提供Jupyter notebook实例。该书致力于结合数据驱动方法和传统数值技术，以提升模拟性能。通过流体动力学和不确定性量化等案例，展示了物理深度学习在计算效率和精度方面的应用前景。书中深入探讨了深度学习与物理知识的结合方式，同时保留了对数值方法的深入理解。实例说明如何利用深度学习解决PDE问题，强调了物理约束在学习过程中的重要性。此外，还介绍了差分物理训练和改进的学习方法，为读者提供了全面的物理深度学习入门指南。

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Generative_Deep_Learning_2nd_Edition - 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的教程
DockerGenerative Deep LearningGithubTensorboard开源项目深度学习生成对抗网络
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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DeepLearning - 深度学习资源，涵盖教程、图书和实战项目
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探索全面的深度学习资源，涵盖教程、图书和实战项目，适合从新手到专家的每一个阶段。
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本开源书籍为使用PyTorch进行深度学习开发的用户提供系统化的入门指南。教程内容覆盖了从环境搭建到高级应用的各个方面，包括PyTorch基础、深度学习数学原理、神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等，还包含实践案例与多GPU并行训练技巧。书籍持续更新，与PyTorch版本同步，适合所有深度学习研究者。
dmls-book - 全面设计可靠且适应性强的机器学习系统
Chip HuyenGithubMLOps开源项目机器学习系统生产环境设计
本书介绍了设计可靠、可扩展和易维护的机器学习系统的全面方法。内容涵盖数据工程、指标选择、模型部署、监控和自动化流程，同时探讨了负责任AI的重要性。适合工程师、数据科学家和技术领导者阅读，帮助他们在实际问题中应用机器学习技术。
Transformers-for-NLP-and-Computer-Vision-3rd-Edition - 深入探索Transformers在NLP和计算机视觉中的应用
GithubTransformers大型语言模型开源项目生成式AI自然语言处理计算机视觉
该书全面介绍Transformers在NLP和计算机视觉领域的应用,探讨大型语言模型架构、预训练和微调技术,以及Hugging Face、OpenAI和Google Vertex AI平台的使用。内容涵盖跨平台链式模型实现、视觉transformers处理,并探索CLIP、DALL-E 3和GPT-4V等前沿技术。此外还讨论模型解释性、tokenizer优化和LLM风险缓解等关键主题,为读者提供Transformers应用的实践指南。
dl-engineer-guidebook - 介绍深度学习工程师所需的知识， 硬件配置与软件环境详解
GithubLinux命令Python环境macOS环境开源项目深度学习深度学习工作站
本指南详细介绍深度学习工程师所需的知识，包括深度学习工作站配置、操作系统选择和硬件推荐、macOS和Ubuntu环境搭建与优化、Python环境设定、常用Linux命令等。还涵盖CV学习资源及数据集、经典预训练模型和TensorBoard的使用方法，助力工程师在深度学习领域发展。
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