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深度学习与强化学习资源大全

本页面汇集了最新的深度学习及强化学习论文,并定期更新。还涵盖预训练模型、课程、书籍、教程、软件和应用示例,帮助全面了解和使用深度学习技术。探索模型和软件资源,获取重要技术及最新进展。

awesome-RLHF - 人类反馈下的强化学习文献合集
GithubRLHFReinforcement Learning人类反馈大型语言模型奖励模型开源项目
此页面汇集了关于强化学习与人类反馈(RLHF)的最新研究论文,涵盖从基础概念到高级技术,包括大语言模型、视频游戏、机器人和个性化推荐系统等应用。页面将持续更新,跟踪此领域的前沿进展。
Awesome-PyTorch-Chinese - PyTorch资源,教程、视频、实战项目和书籍推荐
GithubPyTorch书籍实战开源项目教程视频
详细介绍PyTorch资源,包括官方文档、教程、视频课程、NLP与CV实战项目及相关书籍,帮助各层次用户深入掌握PyTorch。
awesome-local-ai - 全面收录开源本地AI工具和解决方案
AI应用Github大语言模型开源工具开源项目推理引擎本地AI
awesome-local-ai收录了多种开源本地AI工具和解决方案,包括推理引擎、用户界面、完整平台、开发工具、用户工具和AI代理等。项目旨在为开发者和用户提供丰富的本地AI资源,便于探索和应用最新AI技术,同时确保数据隐私。此外,还涵盖了LLM排行榜和相关研究论文,为AI领域从业者和爱好者提供全面参考。
DeepLearing-Interview-Awesome-2024 - 2024深度学习面试题与资源汇总
DeepLearning-Interview-Awesome-2024Github大模型开源项目深度学习算法面试计算机视觉
该项目涵盖大模型、计算机视觉、深度学习基础与框架、行业应用等六大专题,提供最新的面试题目总结与详细解析。本指南通过高频面试题和学术创新思考的汇总,帮助学习者和求职者为2024年深度学习算法职位做好准备。项目内容持续更新,紧跟科技发展趋势。
deep-learning-roadmap - 为开发者和研究人员提供的从入门到高级应用全覆盖,涵盖图像识别、自然语言处理等关键领域深度学习的综合资源,
Github卷积神经网络图像识别开源项目强化学习深度学习生成模型
为开发者和研究人员提供深度学习的综合资源,从入门到高级应用全覆盖,涵盖图像识别、自然语言处理等关键领域。借助本平台,您可以迅速找到所需资源,掌握最前沿的深度学习技术。
awesome-community-detection - 社区检测研究论文合集
Githubcommunity detection图分类开源项目张量分解深度学习谱方法
该页面汇总了社区检测领域的最新研究论文,覆盖深度学习、矩阵分解、标签传播、张量分解、谱方法等多种方法。资源包括实现代码以及分类、回归、欺诈检测、梯度提升等相关主题的其他资源。探索更多关于图分类、决策树和时间序列分析的前沿研究,帮助深入理解社区检测方法及其应用。
Awesome-LLM4Graph-Papers - 大型语言模型与图学习的融合:前沿研究进展
GithubLLM图学习图神经网络多模态学习开源项目自然语言处理
该项目汇集大型语言模型(LLM)在图学习领域的最新论文和资源,将相关方法分为GNN前缀、LLM前缀、LLM-图集成和纯LLM四大类。项目提供详细分类说明和可视化图表,助力研究人员快速把握领域动态。内容定期更新,欢迎社区贡献,是LLM与图学习交叉研究的重要参考。
Compendium-of-free-ML-reading-resources - 机器学习免费学习资源集合 书籍论文和在线教程
Github开源项目数据科学机器学习深度学习线性代数统计学
该项目是一个综合性机器学习免费资源集合,涵盖数据分析、数学、统计、机器学习和深度学习等领域。收录内容包括经典教材、最新论文、PDF电子书和在线教程,以英文原版为主。项目提供系统的机器学习知识体系和高质量学习材料,适合入门和进阶学习。资源全面、内容权威、持续更新,定期收录最新开放获取资源,为自学者和研究人员提供最新知识和便利。
Awesome-LLM - 全面汇总大型语言模型研究进展与资源
ChatGPTGithub人工智能大语言模型开源项目深度学习自然语言处理
Awesome-LLM项目汇集了大型语言模型(LLM)领域的核心资源,包括关键论文、开源模型、训练框架及应用案例。该项目系统梳理了从GPT到当前最新LLM的技术演进,为研究者和开发者提供全面的学习参考。项目内容涵盖LLM历史发展、前沿突破及实践应用,是了解和探索LLM技术的重要资料库。
awesome-python-resources - Python学习资源大全,从入门到专业的全面指南
GithubPython学习路径开源项目编程资源计算机科学
项目整合了Python领域的多样化学习资源,包括算法、数据结构、后端开发、数据科学和机器学习等方向。精心筛选的书籍、视频课程和在线平台资源适合各级开发者,支持系统学习和专业领域深耕。资源库全面覆盖从基础到高级的Python知识,为开发者提供了完整的学习路径。
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