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1年前 2.2万观看切换选集 MIT 深度学习入门 大学课程 / 计算机 https://www.youtube.com/playlist?list=PLkkuNyzb8LmxFutYuPA7B4oiMn6cjD6Rs MIT 6.S191: Introduction to Deep Learning Home:http://introtodeeplearning.com/ 共14集6万人观看
本文是Deep Learning Course总结系列的第五篇,本文的主要内容是对生成模型PixelCNN,PixelRNN,VAE,GANs进行介绍。 本系列前四篇传送门:第一篇[Deep Learning] 神经网络基础;第二篇[Deep Learning] 卷积神经网络 CNNs;第三篇[Deep Learning] 集成学习Ensemble Learning&迁移学习Transfer Learning;第四篇 [ [Deep Learn...
DeepTrafficis a deep reinforcement learning competition part of the MIT Deep Learning for Self-Driving Cars course. The goal is to create aneural networkto drive a vehicle (or multiple vehicles) as fast as possible through dense highway traffic. An instance of your neural network gets to contr...
Deep Learning:An MIT Press Book Courses Machine Learning10by Andrew Ng in Coursera Neural Networks for Machine Learning12by Geoffrey Hinton in Coursera Neural networks class2by Hugo Larochelle from Université de Sherbrooke Deep Learning Course14by CILVR lab @ NYU ...
机器学习(MachineLearning,ML)是当前比较有效的一种实现人工智能的方式。 深度学习(DeepLearning,DL)是机器学习算法中最热门的一个分支,近些年取得了显著的进展,并替代了大多数传统机器学习算法。 机器学习 机器学习的实现可以分成两步:训练 和 预测 ,类似于归纳和演绎: ...
https://hanlab.mit.edu/courses/2024-fall-65940 本课程重点关注高效的机器学习和系统。这是一个至关重要的领域,因为深度神经网络需要非凡的计算水平,阻碍了其在日常设备上的部署,并给云基础设施带来了负担。本课程介绍高效的人工智能计算技术,可在资源受限的设备上实现强大的深度学习应用程序。主题包括模型压缩、...
《Deep Learning: An MIT Press Book in Preparation》 介绍:MIT出版的深度学习电子书,公开电子书 《A Mathematical Theory of Deep Convolutional Neural Networks for Feature Extraction》 介绍:深度卷积神经网络(CNN)提取特征的数学理论 《Microsoft Research Asia:Kaiming He》 ...
机器学习(MachineLearning,ML)是当前比较有效的一种实现人工智能的方式。 深度学习(DeepLearning,DL)是机器学习算法中最热门的一个分支,近些年取得了显著的进展,并替代了大多数传统机器学习算法。 机器学习 机器学习的实现可以分成两步:训练 和 预测 ,类似于归纳和演绎: ...
This package contains convienence functions that we use throughout the course and can be imported like any other Python package. >>> import mitdeeplearning as mdl We do this for you in each of the labs, but the package is also open source under the same license so you can also use it...