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Documents d'apprentissage en profondeur impressionnants et autres ressources

Une liste des articles récents concernant l'apprentissage en profondeur et l'apprentissage en renforcement profond. Ils sont triés par le temps pour voir les articles récents en premier. Je renouvellerai les articles récents et ajouterai des notes à ces articles.

Vous devriez trouver les articles et les logiciels avec le drapeau Star sont plus importants ou plus populaires.

Table des matières

Papiers
Zoo modèle
Modèle pré-entraîné
Cours
Livres
Tutoriels
Logiciel
Applications
Projets impressionnants
Corpus

Papiers

2021 ans
- vision par ordinateur
- processus de langue naturelle
- modèle multiple
2020
- apprentissage en profondeur
- Apprentissage en renforcement profond
- processus de langue naturelle
- vision par ordinateur
Année 2019
- apprentissage en profondeur
- Apprentissage en renforcement profond
- processus de langue naturelle
- vision par ordinateur
Année 2018
- apprentissage en profondeur
- Apprentissage en renforcement profond
- processus de langue naturelle
- vision par ordinateur
Année 2017
- apprentissage en profondeur
- Apprentissage en renforcement profond
- processus de langue naturelle
- vision par ordinateur
Année 2016
- apprentissage en profondeur
- Apprentissage en renforcement profond
- processus de langue naturelle
- vision par ordinateur
Année 2015
Année 2014
Année 2013
Année 2012
Année 2011
Année 2010
Avant 2010

Zoo modèle

2012 | Alexnet: Classification ImageNet avec des réseaux de neurones convolutionnels profonds. code pdf
2013 | RCNN: Hiérarchies de fonctionnalités riches pour la détection précise d'objets et la segmentation sémantique. code arxiv
2014 | CGNA: réseaux adversaires génératifs conditionnels. code arxiv
2014 | DeepFaceVariant: Deep Learning Face Représentation de la prévision de 10 000 classes. code pdf
2014 | Gan: réseaux adversaires génératifs. code arxiv
2014 | Googlenet: aller plus loin avec les convolutions. code pdf

Plus de détails dans Model Zoo

Modèle pré-qualifié

Alignement les vecteurs FastText de 78 langues
Disponible les incorporations de mots pré-entraînés
Inception-V3 de ImageNet
Référentiel du modèle CAF2

Plus de détails dans le modèle pré-entraîné

Cours

[Berkeley] CS294: Apprentissage en renforcement profond
[Berkeley] STAT212B: Cours de sujets sur l'apprentissage en profondeur
[CUHK] ELEG 5040: Sujets avancés dans le traitement du signal (Introduction à l'apprentissage en profondeur)
[CMU] Apprentissage et contrôle du renforcement profond
[CMU] Réseaux de neurones pour la PNL)

Plus de détails dans les cours

Livres

Deep Learning par Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville.中文版本
Tutoriel d'apprentissage en profondeur par Lisa Lab, Université de Montréal
Cours de crash d'apprentissage en profondeur
Documentation sur tous les sujets que j'apprends sur l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique.
Apprentissage machine interprétable
Deep Learning et le jeu de GO
Apprentissage en profondeur pour la recherche
Apprentissage en profondeur avec Pytorch
Apprentissage en renforcement profond en action
GRODKING SEPORT RENFORCEMENT LERNING
GRODKING DEEP Learning for Computer Vision
Apprentissage en profondeur probabiliste avec Python
Mathématiques et architectures de l'apprentissage en profondeur
Inside Deep Learning
Plateformes d'apprentissage en profondeur d'ingénierie
Deep Learning with R, deuxième édition
Régularisation dans l'apprentissage en profondeur
Jax en action
Deep Learning with Pytorch, deuxième édition

Plus de détails dans les livres

Tutoriels

Tutoriel UFLDL 1
Tutoriel UFLDL 2
Apprentissage en profondeur pour la PNL (sans magie)
Un tutoriel d'apprentissage en profondeur: des perceptrons aux réseaux profonds
Apprentissage en profondeur de bas
Tutoriel Theano
Tutoriels TensorFlow
Apprentissage en profondeur avec R en mouvement
GRODKING DEEP Learning in Motion
Apprentissage automatique, science des données et apprentissage en profondeur avec Python

Plus de détails dans les tutoriels

Logiciel

Bibliothèque Keras Deep Learning pour Theano et Tensorflow.
Kur Descriptif Deep Learning.
Framework de Deep Learning Caffe par le BVLC
CNTK La boîte à outils cognitive Microsoft.
Dlib une boîte à outils C ++ moderne contenant des algorithmes d'apprentissage automatique et des outils pour créer des logiciels complexes en C ++.
Tenseurs PyTorch et réseaux de neurones dynamiques en Python avec une forte accélération du GPU.
Scikit-Learn Machine Learning in Python.
- Semisup-Learn Cadres d'apprentissage semi-supervisés pour Python
Tensorflow une bibliothèque de logiciels open source pour un calcul numérique à l'aide de Data Flow Graph par Google

Plus de détails dans les logiciels

Applications

pytorch
- Bâtiment de bibliothèque d'alignement 2D et 3D Face à l'aide de Pytorch
- Autoencoders adversaires
- Une implémentation de wavenet avec une génération rapide
- Un solveur QP rapide et différenciable pour Pytorch.
- Une méthode pour générer une parole sur plusieurs haut-parleurs
- Un modèle de génération de musique spécifique au style
- Une boîte à outils de traitement du langage naturel à l'aide de modèles d'apprentissage en profondeur de pointe.
- 使用 pytorch 实现 char rnn 生成古诗和周杰伦的歌词
Theano
- CNN-YELP-Challenge-2016-Sentiment-classification
- Tutoriel d'apprentissage en profondeur pour pydata
- Réseau neuronal profond pour l'analyse des sentiments sur Twitter
- Implémentations de nombreux modèles d'apprentissage en profondeur populaires dans Theano + Lasagne
tensorflow
- Un programme de détection d'image générique qui utilise TensorFlow et une création pré-formée.
- Toutes sortes de modèles de classification de texte et plus encore avec l'apprentissage en profondeur
- Appliquer l'apprentissage du transfert à un ensemble de données personnalisé en recyclant la couche finale de la création
- Un implémentaire facile de VGG19 avec TensorFlow, qui a une explication détaillée.
- Un système d'expérimentation pour l'apprentissage du renforcement à l'aide de l'Openai Gym, TensorFlow et Keras.
- Une implémentation de PIX2PIX dans Tensorflow pour une utilisation avec des cadres de films
Kéras
- Un DCGAN pour générer des visages d'anime à l'aide d'un ensemble de données minéré personnalisé
- Un système de classification d'expression faciale qui reconnaît 6 émotions de base: heureuse, triste, surprise, peur, colère et neutre.
- Un réseau neuronal formé pour aider à rédiger un code de réseau neuronal à l'aide de la saisie semi-automatique
- Implémentation du mécanisme d'attention pour Keras.
- Conception automatisée de réseau neuronal profond avec programmation génétique
- Traduction de machine neurale basée sur l'attention pour Keras
- Implémentation de Keras du réseau d'échelle pour l'apprentissage semi-supervisé
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

Plus de détails dans les applications

Projets impressionnants

15 événements d'apprentissage de l'IA et de la machine
188 Exemples d'intelligence artificielle en action
Une liste organisée de papiers automatisés d'apprentissage automatique, d'articles, de tutoriels, de diapositives et de projets
Une liste organisée de cadres d'apprentissage automatique impressionnants, de bibliothèques et de logiciels.
Une liste organisée d'endroits impressionnants pour apprendre et / ou pratiquer des algorithmes.
Une liste organisée de packages et d'outils impressionnants
Une liste organisée de didacticiels, de projets et de communautés impressionnants.
Une liste organisée de ressources dédiées au pont entre la science coginitive et l'apprentissage en profondeur
Une liste organisée de ressources dédiées au traitement du langage naturel (NLP)
Une liste organisée de ressources pour la PNL (traitement du langage naturel) pour chinois
Une autre liste organisée de ressources d'apprentissage en profondeur
Une liste d'outils d'intelligence artificielle que vous pouvez utiliser aujourd'hui
Une liste des implémentations d'apprentissage en profondeur en biologie
Génial-2vec
Réception d'action impressionnante

Plus de détails dans des projets impressionnants

Corpus

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 (frapper Cir) 语言技术平台享资源享资源
中文句结构树资料库
中文对白语料 Corpus de conversation chinoise
中文语料小数据: quelques ensembles de données de corps chinois utiles
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 ensembles de données pour la formation du système de chatbot
PTT 八卦版問答中文語料
3 millions de commandes Instacart, ouverts
ACM Multimedia Systems Conference Dataset Archive
Un ensemble de données pour les recommandations de livres: dix mille livres, un million de notes
Un ensemble de données pour la détection de reflets personnalisée
Un ensemble de données de blagues en texte en clair en anglais 200K.
Un ensemble de données à grande échelle et de haute qualité: un ensemble de données de données pour l'analyse musicale des notes de musique annotées.
Un ensemble de données à grande échelle d'événements audio annotés manuellement
Liste alphabétique des ensembles de données de domaine gratuit / public avec des données de texte à utiliser dans NLP

Plus de détails dans le corpus

Autres ressources

Environnement de recherche collaboratif synthétique - AI. Vous pouvez l'utiliser pour obtenir des recommandations d'articles basés sur l'historique de la lecture, simplifier les articles, découvrir quelles articles sont tendance, rechercher des articles par sens (pas seulement des mots clés), créer et partager des dossiers d'articles, voir des listes d'articles de sociétés et d'universités spécifiques, etc.