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Impresionantes documentos de aprendizaje profundo y otros recursos

Una lista de artículos recientes sobre el aprendizaje profundo y el aprendizaje de refuerzo profundo. Se clasifican por el tiempo para ver primero los documentos recientes. Renovaré los documentos recientes y agregaré notas a estos documentos.

Debe encontrar que los documentos y el software con la bandera Star son más importantes o populares.

Tabla de contenido

Papeles
Zoológico modelo
Modelo previamente
Cursos
Libros
Tutoriales
Software
Aplicaciones
Proyectos impresionantes
Cuerpo

Papeles

2021 año
- visión por computadora
- proceso del lenguaje natural
- modelo múltiple
2020 año
- aprendizaje profundo
- aprendizaje de refuerzo profundo
- proceso del lenguaje natural
- visión por computadora
Año 2019
- aprendizaje profundo
- aprendizaje de refuerzo profundo
- proceso del lenguaje natural
- visión por computadora
2018 año
- aprendizaje profundo
- aprendizaje de refuerzo profundo
- proceso del lenguaje natural
- visión por computadora
Año 2017
- aprendizaje profundo
- aprendizaje de refuerzo profundo
- proceso del lenguaje natural
- visión por computadora
Año 2016
- aprendizaje profundo
- aprendizaje de refuerzo profundo
- proceso del lenguaje natural
- visión por computadora
2015 año
2014 año
2013 año
Año 2012
Año 2011
Año 2010
antes del año 2010

Zoológico modelo

2012 | Alexnet: Clasificación de Imagenet con profundas redes neuronales convolucionales. code pdf
2013 | RCNN: jerarquías de características ricas para la detección precisa de objetos y la segmentación semántica. code arxiv
2014 | CGNA: redes adversas generativas condicionales. code arxiv
2014 | DeepfaceVariant: el aprendizaje profundo se enfrenta a la representación de predecir 10,000 clases. code pdf
2014 | GaN: redes adversas generativas. code arxiv
2014 | Googlenet: profundizar con las convoluciones. code pdf

Más detalles en Model Zoo

Modelo pre -entrenado

Alinear los vectores de FastText de 78 idiomas
Incruscaciones de palabras previas a la pretrada disponibles
Inception-V3 de Imagenet
Repositorio del modelo CAFFE2

Más detalles en el modelo previo

Cursos

[Berkeley] CS294: aprendizaje de refuerzo profundo
[Berkeley] STAT212B: curso de temas sobre aprendizaje profundo
[CUHK] ELEG 5040: Temas avanzados en el procesamiento de señales (Introducción al aprendizaje profundo)
[CMU] Aprendizaje y control de refuerzo profundo
[CMU] Redes neuronales para PNL)

Más detalles en los cursos

Libros

Aprendizaje profundo de Ian Goodfellow, Yoshua Bengio y Aaron Courville.中文版本
Tutorial de aprendizaje profundo de Lisa Lab, Universidad de Montreal
Curso de choque de aprendizaje profundo
Documentación sobre todos los temas que aprendo tanto sobre inteligencia artificial como sobre aprendizaje automático.
Aprendizaje automático interpretable
Aprendizaje profundo y el juego de Go
Aprendizaje profundo para la búsqueda
Aprendizaje profundo con pytorch
Aprendizaje de refuerzo profundo en acción
Grokking de refuerzo profundo lerving
Groking de aprendizaje profundo para la visión por computadora
Aprendizaje profundo probabilístico con Python
Matemáticas y arquitecturas del aprendizaje profundo
Aprendizaje profundo del interior
Ingeniería de plataformas de aprendizaje profundo
Aprendizaje profundo con R, segunda edición
Regularización en el aprendizaje profundo
Jax en acción
Aprendizaje profundo con Pytorch, segunda edición

Más detalles en los libros

Tutoriales

Tutorial ufldl 1
Tutorial ufldl 2
Aprendizaje profundo para PNL (sin magia)
Un tutorial de aprendizaje profundo: de perceptrones a redes profundas
Aprendiendo profundo de abajo hacia arriba
Tutorial de theano
Tutoriales de tensorflow
Aprendizaje profundo con R en movimiento
Groking de aprendizaje profundo en movimiento
Aprendizaje automático, ciencia de datos y aprendizaje profundo con Python

Más detalles en tutoriales

Software

Biblioteca de aprendizaje profundo Keras para theano y tensorflow.
Kur descriptivo de aprendizaje profundo.
Marco de aprendizaje profundo Caffe por el BVLC
CNTK el kit de herramientas cognitivas de Microsoft.
Dlib Un conjunto de herramientas C ++ moderno que contiene algoritmos y herramientas de aprendizaje automático para crear software complejo en C ++.
Tensores PyTorch y redes neuronales dinámicas en Python con una fuerte aceleración de GPU.
Scikit-Learn Machine Learning en Python.
- Semisup-Learn marcos de aprendizaje semi-supervisado para Python
Tensorflow Una biblioteca de software de código abierto para el cálculo numérico utilizando el gráfico de flujo de datos de Google

Más detalles en el software

Aplicaciones

pytorch
- Construcción de la biblioteca de alineación facial 2D y 3D usando Pytorch
- Autoencoders adversos
- Una implementación de Wavenet con generación rápida
- Un solucionador QP rápido y diferenciable para Pytorch.
- Un método para generar discurso en múltiples oradores
- Un modelo para la generación de música específica de estilo
- Un conjunto de herramientas de procesamiento del lenguaje natural que utiliza modelos de aprendizaje profundo de última generación.
- 使用 pytorch 实现 char rnn 生成古诗和周杰伦的歌词
Eano
- CNN-YELP-CHALLENGE-2016-Sentiment-classificación
- Tutorial de aprendizaje profundo para Pydata
- Red neuronal profunda para el análisis de sentimientos en Twitter
- Implementaciones de muchos modelos populares de aprendizaje profundo en theano+lasaña
flujo tensor
- Un programa genérico de detección de imágenes que utiliza TensorFlow y un inicio previamente capacitado.
- Todo tipo de modelos de texto de texto y más con aprendizaje profundo
- Aplicar el aprendizaje de transferencia a un conjunto de datos personalizado mediante el requisito de la capa final del inicio
- Un implemento fácil de VGG19 con TensorFlow, que tiene una explicación detallada.
- Un sistema de experimentación para el aprendizaje de refuerzo usando Operai Gym, TensorFlow y Keras.
- Una implementación de PIX2PIX en TensorFlow para usar con marcos de películas
Keras
- Un DCGAN para generar caras de anime utilizando un conjunto de datos minado personalizado
- Un sistema de clasificación de expresión facial que reconoce 6 emociones básicas: feliz, triste, sorpresa, miedo, ira y neutral.
- Una red neuronal capacitada para ayudar a escribir código de red neuronal utilizando autocompletar
- Implementación del mecanismo de atención para Keras.
- Diseño automatizado de red neuronal profunda con programación genética
- Traducción de la máquina neuronal basada en la atención para keras
- Implementación de Keras de la red de escaleras para el aprendizaje semi-supervisado
Mxnet
- 使用 mxnet 的动态图接口 gluon 实现 char rnn 生成古诗和周杰伦的歌词

Más detalles en aplicaciones

Proyectos impresionantes

15 Eventos de AI y Aprendizaje Machine
188 Ejemplos de inteligencia artificial en acción
Una lista curada de trabajos automáticos de aprendizaje automático, artículos, tutoriales, toboganes y proyectos
Una lista curada de increíbles marcos de aprendizaje automático, bibliotecas y software.
Una lista curada de lugares increíbles para aprender y/o practicar algoritmos.
Una lista curada de paquetes y herramientas R impresionantes
Una lista curada de increíbles tutoriales, proyectos y comunidades de SLAM.
Una lista curada de recursos dedicados al puente entre la ciencia coginitiva y el aprendizaje profundo
Una lista curada de recursos dedicados al procesamiento del lenguaje natural (PNL)
Una lista curada de recursos para PNL (procesamiento del lenguaje natural) para chinos
Otra lista curada de recursos de aprendizaje profundo
Una lista de herramientas de inteligencia artificial que puede usar hoy
Una lista de implementaciones de aprendizaje profundo en biología
Impresionante-2vec
Reconocimiento de acción impresionante

Más detalles en proyectos increíbles

Cuerpo

用于对话系统的中英文语料
搜狗实验室
情感分析︱网络公开的免费文本语料训练数据集汇总
中文情感分析用词语集
人民日报切分/标注语料库
哈工大信息检索研究中心 (Hit Cir) 语言技术平台共享资源
中文句结构树资料库
中文对白语料 Corpus de conversación china
：： Algunos conjuntos de datos de corpus chinos útiles
中文人名语料库。中文姓名, 姓氏, 名字, 称呼, 日本人名, 翻译人名, 英文人名
联合国平行语料库
保险行业语料库
用于训练中英文对话系统的语料库 conjuntos de datos para capacitación del sistema de chatbot
PTT 八卦版問答中文語料
3 millones de pedidos de Instacart, de origen abierto
Archivo del conjunto de datos de la conferencia de sistemas multimedia ACM
Un conjunto de datos para recomendaciones de libros: diez mil libros, un millón de calificaciones
Un conjunto de datos para detección de resaltaciones personalizadas
Un conjunto de datos de 200k chistes de texto sin formato inglés.
Un conjunto de datos de datos a gran escala y de alta calidad: un conjunto de datos de datos para análisis musical de notas musicales anotadas.
Un conjunto de datos a gran escala de eventos de audio anotados manualmente
Lista alfabética de conjuntos de datos de dominio público/público con datos de texto para su uso en PNL

Más detalles en Corpus

Otros recursos

Entorno de investigación colaborativa sintética - ai. Puede usarlo para obtener recomendaciones de artículos basados en la historia de la lectura, simplificar los documentos, averiguar qué artículos son tendencias, búsqueda de artículos por significado (no solo palabras clave), crear y compartir carpetas de artículos, ver listas de artículos de compañías y universidades específicas, etc.