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图深度学习入门指南 理论与实践并重

本教程基于京东团队、密西根州立大学和斯坦福大学CS224W课程内容,提供图深度学习从入门到应用的全面指导。涵盖图理论基础、深度学习基础、经典图神经网络模型,并结合NetworkX、DGL和PyG框架的实践代码,助力读者系统掌握图深度学习知识。

Great-Deep-Learning-Tutorials - 全面深度学习教程和实用资源集锦
GithubPyTorch人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络
该项目汇集了深度学习领域的优质教程和资源,覆盖计算机视觉、自然语言处理、语音处理等多个方向。内容包括入门教程、高级课程、技术博客和开源代码库,涵盖模型量化、AutoML、图神经网络等前沿主题。同时提供深度模型训练的实践指南,适合系统学习和深入研究深度学习的人员参考。
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。
intro-to-deep-learning - 全面实用的深度学习入门课程
GithubJupyter NotebookPython开源项目机器学习深度学习神经网络
这是一个面向深度学习初学者的开源项目,提供全面的入门课程。课程内容包括神经网络基础知识的介绍材料、实践演练和扩展资源。采用Jupyter Notebook形式,鼓励学生动手实践以加深理解。课程涵盖深度学习核心概念,为学习者打下扎实基础,为进一步探索高级主题如GAN和NLP做好准备。项目注重理论与实践结合,并提供深入学习资源。项目内容结构清晰,按主题分类组织,每个主题包含概述、预习建议、实践演示和深入学习资源。课程支持本地运行和Google Colab使用两种方式,增加了学习的灵活性。
awesome-graph-self-supervised-learning - 自监督学习在图数据中的应用及方法综述
Contrastive LearningGenerative LearningGithubGraph RepresentationPredictive LearningSelf-Supervised Learning开源项目
展示全面的自监督图表示学习资源,包括对比学习、生成学习和预测学习三种主要方法。本页面介绍了各类自监督学习方法在图数据中的应用、训练策略和具体实现,帮助AI研究者掌握最新技术。
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。
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。
Deep-Learning-Interview-Book - 详尽介绍深度学习求职面试所需的各类知识
Deep Learning Interview BookGithub开源项目机器学习求职攻略深度学习自然语言处理
该指南全面涵盖深度学习领域的求职面试知识,包括数学、机器学习、深度学习、强化学习、计算机视觉、图像处理、自然语言处理、SLAM、推荐算法、数据结构与算法、编程语言(C/C++/Python)、深度学习框架等,旨在帮助求职者高效准备面试。
DeepLearning - 深度学习概念与技术详解
Aaron CourvilleDeep LearningGithubIan GoodfellowYoshua Bengio开源项目深度学习
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。
Deep-Learning-Experiments - 深度学习实验和课程指南,涵盖理论与实践
Deep LearningGithubLLMPyTorchSupervised LearningTransformer开源项目
本页面介绍2023版深度学习实验课程,包括理论与实践内容。涵盖监督学习、多层感知器、优化、正则化、卷积神经网络、变压器、自编码器、生成对抗网络和大型语言模型等主题,并提供开发环境、Python、Numpy、PyTorch及Gradio的实践指南。所有文档和代码示例在GitHub上提供,帮助学习者掌握深度学习技术。
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。
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AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

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