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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。

machine-learning-experiments - 交互式机器学习实验的集合
GithubJupyter笔记本TensorFlow卷积神经网络开源项目机器学习递归神经网络
该项目展示了一系列交互式机器学习实验,包括Jupyter笔记本来演示模型训练过程,以及在线演示页面来展示模型运行效果。涵盖多层感知机至卷积神经网络等多种技术,适合探索和学习各类机器学习方法。
learning-to-learn - TensorFlow和Sonnet在深度学习中的训练和评估优化指南
GithubSonnetTensorFlow优化器开源项目训练评估
了解如何使用TensorFlow和Sonnet在MNIST和CIFAR10等数据集上进行模型训练和评估。本文详细说明了命令行参数,涵盖了训练和评估的步骤,并介绍了从简单二次函数到复杂卷积神经网络的不同问题解决方案。掌握这些方法,可以实现自定义优化器并提高模型性能。
AiLearning-Theory-Applying - 人工智能领域的全面学习资源
AiLearning-Theory-ApplyingGithubTransformer开源项目机器学习深度学习自然语言处理
AiLearning-Theory-Applying项目提供人工智能领域的全面学习资源,覆盖基础知识、机器学习、深度学习及自然语言处理。项目持续更新,附带详尽注释和数据集,便于理解与操作,助力初学者及研究人员迅速掌握AI理论及应用实践。
practical-machine-learning-with-python - 实际应用中的机器学习与深度学习指南
GithubPractical Machine Learning with PythonPython开源项目数据科学机器学习深度学习
通过结构化的三层方法和实际案例,本书帮助读者掌握机器学习和深度学习技能。内容涵盖scikit-learn、pandas、tensorflow等工具,提供数据处理、特征工程、建模和部署的详细指导,以及多个跨行业的案例研究,支持独立完成端到端的机器学习项目。
BayesianDeepLearning-Survey - 贝叶斯深度学习的不断更新综述
Github人工智能开源项目机器学习概率模型深度学习贝叶斯深度学习
本项目是贝叶斯深度学习(BDL)的持续更新综述,扩展自ACM Computing Surveys 2020年发表的论文。涵盖BDL在推荐系统、领域适应、医疗保健、自然语言处理、计算机视觉等领域的应用。通过定期更新,为研究人员提供BDL最新进展概述,展示这一框架在多个应用中的潜力。
generative_adversarial_networks_101 - 探索生成对抗网络的核心概念和实践实现
GANGithub人工智能图像生成开源项目深度学习生成对抗网络
该项目全面介绍生成对抗网络(GANs)的基本概念和应用实践。内容涵盖多种GAN模型在MNIST和CIFAR-10数据集上的具体实现,包括DCGAN、CGAN等。通过详细的代码示例、训练过程和结果可视化,展示了GAN的工作原理。项目还提供丰富的参考资料和相关论文,为深入学习和实践GAN提供了有价值的资源。
tensorflow-deep-learning - TensorFlow深度学习教程
GithubTensorFlow开源项目深度学习神经网络训练课程
本项目通过展示如何使用TensorFlow和Keras解决多种问题,教授深度学习的基本技能及其应用。课程内容包括关键视频教程、实践练习和项目实战,确保学习者能通过动手操作全面理解深度学习。适合任何级别的学者,帮助你提升个人和职业技能。
efficient-dl-systems - 从GPU架构到模型部署的全面课程
GPU架构Github分布式训练开源项目推理优化模型优化深度学习系统
本项目是一门全面的高效深度学习系统课程,内容涵盖GPU架构、CUDA编程、实验管理、分布式训练、大模型处理、模型部署及推理优化等核心主题。课程结合理论讲座和实践研讨,旨在培养学生掌握深度学习系统的效率优化技能。课程还提供多个实践作业和往年教学资料,适合希望深入了解深度学习系统效率提升的学习者。
ai_projects - 多领域机器学习项目开源仓库
AI项目GitHubGithubMiguel Fierro开源项目机器学习深度学习
ai_projects是一个涵盖多个机器学习领域的开源项目仓库。内容包括CNN、转移学习、推荐系统和自然语言处理等主题。每个项目都配有Jupyter笔记本和相关博客文章,为开发者和研究者提供实践资源。仓库定期更新,展示AI技术在实际应用中的最新进展。
keras_cv_attention_models - 深度学习模型和使用指南
GithubKeras_cv_attention_modelsPyTorchTensorFlow开源项目模型训练
该项目提供全面的深度学习模型和使用指南,支持Keras和PyTorch后端。涵盖基础操作、模型训练、推理优化等功能,并详细介绍识别、检测、分割和语言模型的使用。还支持ONNX导出和推理性能评估。
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