近日，麻省理工出版社的新书《Understanding Deep Learning》（深入理解深度学习）迎来了中文版。这本书一共分为 21 个章节，涵盖了深度学习领域的许多关键概念，包括基本构建、Transformer 架构、图神经网络 GNN、强化学习 RL、扩散模型等等。对于不论是初学者，还是已有工作经验的开发者来说都有极高的价值。GitHub 链...
FlyAI小课堂:Github 项目推荐 | 深度学习入门教程 FlyAI 深度学习入门资源(主要是国外资源) How-do-I-learn-deep-learning-in-2-months 只是介绍一种学习方法,就像Python一样,选择方向去学习,效果会好很多。 如果您具有数学和计算机科学方面的工程背景或相关知识的编码经验,只需… 小歪丶 深度学习该看那些资料 数据...
目前这本书已经在github上开源了,开源地址: https://github.com/deeplearning-ai/machine-learning-yearning-cn 也可以到这个网址在线阅读中文电子版: https://deeplearning-ai.github.io/machine-learning-yearning-cn/ 推荐《深度学习》和《机器学习》这两本经典,附下载链接mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwOT...
Python for《Deep Learning》,该书为《深度学习》(花书) 数学推导、原理剖析与源码级别代码实现 - MingchaoZhu/DeepLearning
Python for《Deep Learning》,该书为《深度学习》(花书) 数学推导、原理剖析与源码级别代码实现 - zhoudaozhuihou/DeepLearning
这不，才在arXiv“上架”12天，GitHub就狂揽了1.5K颗小星星。火爆程度，可见一斑。这就是名为Deep Learning Interviews的面试书，由量子力学家Shlomo Kashani等人所著。这本面试书之所以能这么火爆，是因为它所涵盖的内容，能hold住数百个深度学习面试中可能遇到的问题。而且还是横跨人工智能领域众多关键主题的那种...
所参与的论文入围了AAAI 2018。从GitHub主页也能看出，会经常参与并发布有关深度学习内容或工具的教程。传送门 基于TF 2.0深度学习开源书项目地址：https://github.com/dragen1860/Deep-Learning-with-TensorFlow-book TF 2.x 教程项目地址：https://github.com/dragen1860/TensorFlow-2.x-Tutorials ...
在看这本书之前,张量(tensors)到底是个什么东西我一点概念都没有。但Chollet能够指点迷津,帮我看清了张量的本质:承载数字的容器(buckets)。如你所料,本书也收录了很多相当棒的例证,考虑到Chollet的GitHub充满了GitHub上种类最全的AI代码。 可以预见,这本书在出版前会越写越好。你可以订购这本书来支持作者,或者...
本书每一节都配备可下载并运行的Jupyter Notebook;每章后面都有讨论环节,读者可以随时进行讨论。 教程已在GitHub上开源。动手能力强的同学可以尝试自己build一下,例如可以将里面Material Design HTML Theme for Sphinx修改成自己最喜欢的theme,更加愉悦的阅读本书。仓库地址: ...
本书免费中文版github.com/exacity/deeplearningbook-chinese 《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and Tensorflow》 第二本是刚出版的《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and Tensorflow》。虽然这本书也有大量的公式,不过 作者 Aurélien Géron 用简单的方式诠释了复杂的概念。全书写得通俗易...