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深度学习教程与项目实战指南

本仓库提供 Udacity 深度学习 v7 纳米学位课程的相关资料,包括各种深度学习主题的教程笔记本,涉及卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等模型的实现。内容涵盖权重初始化、批量归一化等技术,用户还可以访问项目起始代码,并学习在 AWS SageMaker 上部署模型。

CC6204 - 西语深度学习实战课程
CNNDeep LearningGithubPyTorchRNN开源项目神经网络
CC6204是GitHub上的一个开源深度学习课程项目,采用西班牙语授课。课程涵盖神经网络理论、CNN、RNN等核心内容,融合理论与实践,讲解深度学习模型原理及应用,指导学生构建模型解决实际问题。提供在线视频和PyTorch编程作业,全面培养深度学习实战能力。
External-Attention-pytorch - 注意力机制和主干网络的PyTorch实现合集
AttentionFightingCVGithub代码库开源项目深度学习计算机视觉
该项目提供了多种注意力机制和主干网络的PyTorch实现代码。涵盖External Attention、Self Attention、Squeeze-and-Excitation等注意力机制,以及ResNet、MobileViT等主干网络。代码结构清晰,注释详细,既可帮助初学者理解核心原理,也可作为科研和工业应用的可复用组件。项目适合深度学习爱好者学习和实际使用。
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。
pytorch-dnc - PyTorch实现的差分神经计算机及相关模型库
DNCGithubSAMSDNC开源项目神经网络记忆增强
这个PyTorch库实现了差分神经计算机(DNC)、稀疏访问存储器(SAM)和稀疏差分神经计算机(SDNC)等模型。它提供灵活API用于构建和训练这些神经网络,支持多层控制器、共享内存等配置。库中还包含复制和加法等基准任务,以及内存可视化功能,有助于开发和评估基于外部存储的神经网络模型。
tutorials - Preferred.AI开源教程 深入AI技术实践
GithubPreferred.AI人工智能在线学习开源项目技术指南教程
Preferred.AI的Tutorials项目是一个开源教程集合,涵盖了AI领域的多个方面。这些教程从基础到高级,逐步讲解AI技术和工具的应用。项目旨在帮助学习者理解和实践AI算法及框架,适合各层次的AI爱好者和专业人士参考学习。
Deep-learning-in-cloud - 深度学习云计算资源和工具综合指南
GithubMLOps云GPU免费计算资源开源项目模型部署深度学习
这个开源项目汇集了云端深度学习资源和工具信息。内容包括GPU云服务比较、云GPU提供商列表、定价和试用信息、模型部署平台、MLOps工具以及学术优惠。项目旨在帮助开发者和企业选择合适的云计算资源,提高模型训练效率并降低成本。此外还提供了模型部署和MLOps相关指导,为深度学习全生命周期提供参考。无论是个人开发者还是企业,都能在这里找到适合自己需求的云计算资源和工具。
course-content-dl - Neuromatch Academy深度学习课程,理论与实践并重
GithubNeuromatch Academy伦理使用实践经验开源项目深度学习课程大纲
Neuromatch Academy提供为期三周的深度学习课程,采用实践和代码优先方法。课程内容包括深度学习问题选择、模型确定与实现、结果可视化和解释,以及神经科学对深度学习的启发。此外,课程强调深度学习的伦理使用。所有材料以开源许可证共享,支持再利用。
graph-neural-network-course - 图神经网络教程,从基础架构到前沿技术
GithubPyTorch Geometric图分类图神经网络开源项目深度学习节点分类
这个项目是一个全面的图神经网络(GNN)教程,内容涵盖基础架构到最新技术。课程包含四个章节:GNN简介、图注意力网络、GraphSAGE和图同构网络,每章配有详细文章和实践代码。教程旨在帮助学习者掌握GNN的核心概念和实现方法,适合对深度学习感兴趣的研究者和开发者。
resources - IvLabs整理的AI和机器人学习资源库
AIGitHubGithubIvLabs学习资源开源项目机器人
IvLabs发起的开源项目,汇集了人工智能和机器人领域的精选学习资源。涵盖计算机视觉、控制理论、深度学习等多个方向的课程材料,同时提供软件技能、会议信息等辅助内容。资源经过筛选,致力于构建全面的知识体系。项目保持更新,接受高质量内容的贡献。
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