DeepLearning

深度学习概念与技术详解

Deep Learning 深度学习 Ian Goodfellow Yoshua Bengio Aaron Courville Github 开源项目

本项目解析《深度学习》一书，通过数学推导和Python代码实现，涵盖线性代数、概率论、优化算法等基础知识，以及卷积网络、序列建模等深度学习技术。适用于深度学习初学者和从业者，提供详尽的理论和源码实现，帮助掌握深度学习算法。

文档

leedl-tutorial - 覆盖深度学习基础与高级知识的教程

GithubLeeDL-Tutorial台湾大学开源项目机器学习李宏毅深度学习

李宏毅教授的深度学习教程，基于《机器学习》（2021年春）并进行了优化，涵盖卷积神经网络、生成模型和自监督学习等多个领域。教程通过详细推导和重点讲解，降低了学习难度，适合中文学习者入门深度学习。

Dive-into-DL-TensorFlow2.0 - TensorFlow 2.0 深度学习中文教程与代码实现

GithubTensorFlow2代码重构动手学深度学习开源项目机器学习深度学习

本项目将《动手学深度学习》一书中的MXNet代码改为TensorFlow 2.0实现，提供完整的中文学习资源，涵盖线性回归、卷积神经网络、循环神经网络等核心内容。适合对深度学习感兴趣的初学者，只需掌握基础数学和Python编程即可入门。

t81_558_deep_learning - 深度神经网络的应用

Deep LearningGithubJeff HeatonKerasTensorFlowWashington University开源项目

本课程结合先进训练技术和神经网络架构，使学生能够处理表格数据、图像、文本和音频。内容涵盖经典神经网络、卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、生成对抗网络（GAN）和强化学习，应用于计算机视觉、时间序列、安全性、自然语言处理（NLP）和数据生成等领域。通过使用Python实现TensorFlow和Keras，课程特别侧重深度学习的实际应用。无需预先了解Python，但需具备基本编程知识。

rl-book - 强化学习理论及Python实现的教程和代码

GithubPyTorchReinforcement LearningTensorFlow开源项目理论算法

本书系统介绍强化学习，从基础理论到具体算法实现，包含基于TensorFlow和PyTorch的代码对照，实现经典和现代深度强化学习算法。提供完整数学推导和高质量代码，适合希望深入理解和应用强化学习的读者。

OpenML-Guide - 开源AI知识和资源的全方位指南

AIGithubOpenML Guide开源开源项目机器学习深度学习

Open DeepLearning为AI学习者提供免费、高质量的课程、书籍、教程和研究论文，涵盖从基础到高级的概念，助力掌握最新的AI技术。无论是初学者还是专家，该开源项目旨在通过明确的学习路径简化学习过程。用户还可以通过GitHub、Discord和Twitter参与社区互动，贡献内容、改进资源和提出建议，提升学习效果。

Machine_Learning_and_Deep_Learning - 完整的机器学习和深度学习学习路径

GithubPython编程开源项目数据分析机器学习深度学习统计学

该项目提供了从Python基础到机器学习算法的全面学习路径,包含多个模块如数据分析、统计和机器学习。通过教程、代码示例和案例研究,帮助学习者掌握数据科学和AI的核心知识。这是一个开源项目,欢迎社区贡献。

dl_note - 深度学习全栈指南从计算机视觉到大语言模型

GithubLLM开源项目推理部署模型压缩深度学习神经网络

dl_note项目是一个综合性深度学习资源库，涵盖从数学基础到模型部署的全过程。内容包括神经网络基础、深度学习技巧、模型压缩、推理优化及大语言模型等。项目注重实际应用，提供详细代码解析和实战经验，适合深度学习技术的学习者和从业者参考使用。

python-machine-learning-book-3rd-edition - Python与机器学习代码实例——从基础到高级应用

GithubPython Machine LearningTensorFlowscikit-learn开源项目数据处理机器学习

《Python Machine Learning》第三版全面覆盖了数据预处理、分类、回归、深度学习和强化学习等机器学习领域的核心概念。书中提供了Scikit-Learn和TensorFlow的代码示例，帮助读者掌握模型评估、超参数优化和集成学习等技术。本书适合初学者和进阶用户，通过代码仓库可以获得丰富的实践经验。出版信息：Packt Publishing, 2019年12月12日，ISBN-13: 978-1789955750。

Python-AI - 深度学习100例：机器学习与自然语言处理实用案例

GithubPython卷积神经网络开源项目机器学习深度学习自然语言处理

《深度学习100例》开源项目现已开放，提供代码和数据资源，涵盖卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等主题，并包含机器学习和自然语言处理的实用案例。每周更新至少两篇原创文章，最新内容将在公众号首发。可加入技术交流群进行交流与反馈，获取最新技术资源和实战经验。

d2l-ai-solutions-manual - 《动手学深度学习》习题解答与代码实现

GitHubGithubPyTorch习题解答动手学深度学习开源项目深度学习

该项目为《动手学深度学习》一书提供全面的习题解答。内容包括详细的代码实现和运行截图，涵盖从预备知识到自然语言处理的各个章节。项目提供在线阅读、环境配置指南和协作规范，旨在帮助初学者更好地理解和实践深度学习概念。作为学习补充资料，本项目特别适合希望将理论知识应用于实践的学习者。

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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。

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