#Deep Learning

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awesome-project-ideas

提供30多个深度学习和机器学习项目创意,从入门到研究级别,适用于学术界和工业界。涵盖黑客松创意、文本处理、时间序列预测、推荐系统、图像和视频处理、音乐和音频处理等多个领域,帮助开发者和研究人员实践最新技术。

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DeepLearning

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。

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deep-learning-v2-pytorch

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。

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Production-Level-Deep-Learning

本项目提供全面的工程指南,指导在实际应用中部署生产级深度学习系统。涵盖数据管理、开发、训练、评估、测试和部署等关键模块,并推荐最佳实践和工具。内容借鉴Full Stack Deep Learning Bootcamp、TFX Workshop和Pipeline.ai的高级KubeFlow Meetup,确保用户应对从模型训练到生产部署的各种挑战。

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paper-reading

本页面介绍了深度学习基础架构及其工程应用,包括编程语言、算法训练与推理部署、AI编译器加速和硬件工程。页面提供了Deep Learning、HPC高性能计算等学习资源和工具链接,并涵盖Docker、K8S、Protobuf与gRPC等工程化解决方案。还提供相关教程与代码示例,适合深度学习和高性能计算领域的开发者和研究人员。

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OpenUnivCourses

通过此页面,您可以找到麻省理工学院、斯坦福大学、伯克利大学、卡内基梅隆大学、纽约大学等顶尖高校提供的免费在线课程。这些课程涵盖深度学习、强化学习、自然语言处理、数据结构和人工智能等热门领域。每个课程都有多个年份的资源链接,方便获取最新和过往课程资料,支持学术研究与职业发展。

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Paper-Reading-ConvAI

项目提供了对话系统和自然语言生成领域的最新研究文献,覆盖深度学习、多模态对话、个性化对话、情感对话、任务导向对话和开放域对话等主题。同时,详细总结了自然语言生成的理论与技术、可控生成、文本规划及解码策略,旨在协助研究人员高效掌握相关技术和方法。

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Deep-Learning-Experiments

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。

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DeepLearningExamples

提供最新的深度学习示例,使用NVIDIA CUDA-X软件栈在Volta、Turing和Ampere GPU上运行,确保最佳的可重复精度和性能。示例通过NGC容器注册表每月更新,包含最新的NVIDIA贡献和深度学习软件库,支持计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、语音识别、文本到语音转换、图神经网络和时间序列预测模型。

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