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Learning-Scientific_Machine_Learning_Residual_Based_Attention_PINNs_DeepONets

物理信息机器学习在科学计算中的应用与进展

本项目聚焦物理信息神经网络(PINNs)、DeepONets和基于残差的注意力机制(RBA)等科学机器学习技术。内容涵盖从基础概念到高级应用的教程,包括函数逼近、ODE/PDE求解与发现等。项目呈现了PINNs领域的最新研究成果,尤其是RBA在提升性能方面的应用。这些资源对于物理信息机器学习领域的研究人员和工程师具有重要参考价值。

Windows-Machine-Learning - 低延迟的机器学习推理API,适用于各种应用
GithubONNX RuntimeWindows Machine Learning工具开源项目机器学习模型优化
Windows Machine Learning通过ONNX Runtime和DirectML提供高效低延迟的机器学习推理API,适用于框架、游戏等实时应用。项目还包含多种模型转换和优化工具,示例以及开发者工具,帮助开发者在Windows应用中轻松实现机器学习。了解更多关于模型样本、高级场景和开发者工具的信息,并访问详细的教程和指南。
practicalAI-cn - PyTorch与Google Colab下的机器学习与深度学习实践
GithubGoogle ColabPyTorchpracticalAI开源项目机器学习深度学习
通过practicalAI-cn项目,任何水平的学习者都可以从基础到进阶掌握机器学习与深度学习技能。项目使用PyTorch实现核心算法,并提供多种notebooks,涵盖线性回归、卷积神经网络等多种模型。无需复杂的环境设置,可通过Google Colab直接运行,进行产品级的面向对象编程学习,助力从数据中获取有价值的见解。
MachineLearning-AI - 250天AI和机器学习实践项目 涵盖计算机视觉到优化算法
Github人工智能优化算法开源项目机器学习深度学习计算机视觉
该项目记录250天的人工智能和机器学习实践,涉及计算机视觉、深度学习、图神经网络等多个领域。同时探索蚁群优化、粒子群优化等算法。项目展示从基础到前沿的AI应用,提供丰富的代码实例和学习资源。
deep-algotrading - 深度学习算法在金融交易中的探索与实践
GithubTensorFlow开源项目深度学习神经网络过拟合金融数据
本项目展示了深度学习技术在金融交易领域的应用。从简单回归到LSTM和策略网络,逐步介绍不同复杂度的算法模型。内容包括TensorFlow使用、深度强化学习概念,以及交易策略的构建与优化。通过代码示例和详细说明,读者可学习如何将深度学习应用于金融数据分析和算法交易。这是一个面向学习者和从业者的教育资源,展示了深度学习在非传统领域的创新应用。
Artificial-Intelligence-Deep-Learning-Machine-Learning-Tutorials - 最新的机器学习、深度学习和人工智能教程集锦
AI应用GithubPyTorchTensorFlow开源项目机器学习深度学习
该项目提供了涵盖机器学习、深度学习和人工智能的最新教程,强调在GPU编程、数据中心人工智能以及与Web3相关的可持续人工智能等领域的最新动向。集成了PyTorch、TensorFlow等工具和库的实战案例,助力用户精通深度学习技术,同时展示技术在交通、医疗等领域的应用前景。
zero-to-mastery-ml - 从零到精通的机器学习全面指南
GithubScikit-LearnTensorFlowZero to Mastery Machine Learning开源项目数据科学机器学习
本教程涵盖了机器学习从基础到高级的完整学习路径。内容包括代码示例、笔记本、图像和其他资料,均可通过Udemy和zerotomastery.io获取。课程内容包括六步机器学习建模框架、数据科学工具、结构化数据项目、神经网络及深度学习。最新的在线课程材料正在开发中,预计2024年发布更新。此外,还提供学生分享的学习笔记,丰富学习资源。
awesome-deeplearning-resources - 深度学习与强化学习资源大全
Deep learningGithubPapersPretrained ModelSoftwareTutorials开源项目
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。
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。
Machine-Learning-Tutorials - 机器学习与深度学习教程资源
Github人工智能开源项目数据科学机器学习深度学习统计学
机器学习教程仓库包含机器学习与深度学习的主题分类教程、文章和其他资源,专为数据科学、自然语言处理和机器学习领域的初学者和专家设计。资源涵盖从入门介绍、面试资源到专家视频教程,以及涵盖线性回归、决策树等常用算法的详细讲解及实际案例展示。此外,项目还深入探讨了人工智能、图形处理学习和各种重要的机器学习概念。
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。
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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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