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NYU-DLSP21

NYU-DLSP21深度学习课程更新,涵盖反向传播、梯度下降及能量基模型

NYU-DLSP21课程本学期重新组织,更新内容涵盖历史、反向传播、梯度下降、参数共享(循环和卷积网络)及能量基潜变量模型。每个主题持续两周,配有实践课程和作业。新版课程模块加强了对潜变量模型的理解。最新的幻灯片、笔记本及记录将同期发布,替代旧版课程材料。

d2l-pytorch-slides - 基于PyTorch的深度学习教程幻灯片集 涵盖基础到高级主题
GithubPyTorch开源项目深度学习神经网络笔记本幻灯片计算机视觉
此项目包含一系列深度学习教程幻灯片,基于PyTorch框架。内容涵盖线性代数、卷积神经网络、循环神经网络和注意力机制等主题,从基础到高级逐步深入。幻灯片采用Jupyter Notebook格式,便于交互式学习和实践。资源适合系统学习深度学习知识的学习者和研究人员。
mlcourse.ai - 综合性机器学习在线课程 理论实践并重
GithubOpenDataSciencemlcourse.ai开源项目数据分析机器学习课程算法
mlcourse.ai是OpenDataScience推出的开放式机器学习课程,涵盖数据分析到梯度提升等10个主题。课程通过理论讲解与实践作业相结合,帮助学习者掌握机器学习技能。提供多语言学习资源,包括文章、视频和编程作业,支持自定进度学习。另有付费作业包供选择,进一步提升学习效果。
Machine-Learning-Specialization-Coursera - Machine Learning Specialization 课程资源汇总
Andrew NGCourseraGithubMachine Learning Specialization开源项目监督学习高级学习算法
该项目汇总了Machine Learning Specialization Coursera课程的详细笔记和解决方案,涵盖监督学习、回归、分类、神经网络等多种算法,帮助学习者在理解数学概念的基础上深入掌握机器学习知识。由Andrew NG主讲,适合希望系统学习机器学习并提高实践能力的学习者。
Comprehensive_DL_Tutor - 全面深度学习教程引领零基础进阶专家
AIGithub开源项目教程机器学习深度学习神经网络
该项目提供全面的深度学习教程,涵盖Python科学计算库、机器学习基础和前沿深度学习算法。教程采用循序渐进的方法,融合理论与实践,适合零基础学习者和专业人士。内容持续更新,反映最新技术发展,为深度学习爱好者提供系统学习路径。项目内容包括Python科学计算库、机器学习基础和深度学习算法,适合不同水平的学习者。教程结构清晰,结合理论和实践,提供系统化学习体验。持续更新确保内容紧跟技术前沿,为深度学习领域提供全面且实用的学习资源。
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。
deep-learning-v2-pytorch - 深度学习教程与项目实战指南
Deep LearningGithubPyTorch卷积神经网络开源项目生成对抗网络神经网络
本仓库提供 Udacity 深度学习 v7 纳米学位课程的相关资料,包括各种深度学习主题的教程笔记本,涉及卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等模型的实现。内容涵盖权重初始化、批量归一化等技术,用户还可以访问项目起始代码,并学习在 AWS SageMaker 上部署模型。
Daily-DeepLearning - 全面计算机基础、Python应用、数据科学及机器学习指南
GithubPython开源项目操作系统数据结构机器学习深度学习
提供丰富的计算机科学教育资源,涵盖数据结构、操作系统、计算机网络等基础课程。Python和数据科学部分包括numpy、pandas、matplotlib等流行库的使用教程。机器学习和深度学习部分涉及逻辑回归、集成学习、RNN、CNN等理论及实践内容,适合初学者及进阶学习者掌握计算机科学与人工智能技术。
tutorial - 机器学习和深度神经网络算法综合教程
Github人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络算法
该教程全面介绍机器学习和深度学习算法,涵盖从基础到高级的内容。包括环境搭建、入门指南、框架介绍和核心概念。详细讲解BP神经网络、SVM、决策树等多种算法,以及回归、聚类和贝叶斯等模型。提供丰富的理论知识和实践指导,适合系统学习AI和算法的开发者参考。
awesome-deep-learning - 开源深度学习资源集合,覆盖书籍、课程、视频和研究论文等
Github人工智能大数据开源项目机器学习深度学习神经网络
awesome-deep-learning提供全面的开源深度学习资源集合,覆盖书籍、课程、视频和研究论文等,适合各阶段学习者深入探索。通过更新最新技术和理论,推动知识和技术的不断进步。
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。
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