awesome deeplearning resources

Потрясающие документы о глубоком обучении и другие ресурсы

Список недавних статей, касающихся глубокого обучения и глубокого обучения подкреплению. Они отсортированы временем, чтобы сначала увидеть недавние документы. Я обновлю недавние документы и добавлю заметки к этим статьям.

Вы должны найти бумаги и программное обеспечение со Star Flag более важны или популярны.

Оглавление

• Документы
• Модельный зоопарк
• Предварительная модель
• Курсы
• Книги
• Учебные пособия
• Программное обеспечение
• Приложения
• Потрясающие проекты
• Корпус

Документы

• 2021 год
  • компьютерное зрение
  • процесс естественного языка
  • Много модели
• 2020 год
  • глубокое обучение
  • глубокое обучение
  • процесс естественного языка
  • компьютерное зрение
• 2019 год
  • глубокое обучение
  • глубокое обучение
  • процесс естественного языка
  • компьютерное зрение
• 2018 год
  • глубокое обучение
  • глубокое обучение
  • процесс естественного языка
  • компьютерное зрение
• 2017 год
  • глубокое обучение
  • глубокое обучение
  • процесс естественного языка
  • компьютерное зрение
• 2016 год
  • глубокое обучение
  • глубокое обучение
  • процесс естественного языка
  • компьютерное зрение
• 2015 год
• 2014 год
• 2013 год
• 2012 год
• 2011 год
• 2010 год
• до 2010 года

Модельный зоопарк

• 2012 | Алекснет: Классификация ImageNet с глубокими сверточными нейронными сетями. pdf code
• 2013 | RCNN: богатые иерархии функций для точного обнаружения объектов и семантической сегментации. arxiv code
• 2014 | CGNA: условные генеративные состязательные сети. arxiv code
• 2014 | DeepFacevariant: глубокое обучение сталкивается с представлением от прогнозирования 10 000 классов. pdf code
• 2014 | Ган: Генеративные состязательные сети. arxiv code
• 2014 | GOOGLENET: Продолжая глубже с свертывающимися. pdf code

Более подробная информация в модельном зоопарке

Предварительно обученная модель

• Выравнивание векторов Fasttext 78 языков
• Доступные предварительные встроения слов
• Начало V3 ImageNet
• Репозиторий модели CAFFE2

Более подробная информация в предварительной модели

Курсы

• [Беркли] CS294: глубокое обучение подкреплению
• [Berkeley] Stat212b ： Курс темы по глубокому обучению
• [CUHK] Eleg 5040: Расширенные темы в обработке сигналов (введение в глубокое обучение)
• [CMU] Глубокое обучение и контроль
• [CMU] Нейронные сети для NLP)

Более подробная информация на курсах

Книги

• Глубокое обучение Яном Гудфеллоу, Йошуа Бенгио и Аароном Курвиллом.中文版本
• Учебное пособие по глубокому обучению Lisa Lab, Университет Монреаля
• Крупный курс глубокого обучения
• Документация по всем темам, которые я изучаю как по искусственному интеллекту, так и по машинному обучению.
• Интерпретируемое машинное обучение
• Глубокое обучение и игра Go
• Глубокое обучение для поиска
• Глубокое обучение с Pytorch
• Глубокое обучение подкреплению в действии
• Грокинг глубокий подкрепление Лернин
• Грокикинг глубокий обучение для компьютерного видения
• Вероятное глубокое обучение с питоном
• Математика и архитектуры глубокого обучения
• Внутри глубокого обучения
• Инженерные платформы глубокого обучения
• Глубокое обучение с R, вторым изданием
• Регуляризация в глубоком обучении
• JAX в действии
• Глубокое обучение с Pytorch, второе издание

Более подробная информация в книгах

Учебные пособия

• Учебник UFLDL 1
• Учебник UFLDL 2
• Глубокое обучение NLP (без магии)
• Учебное пособие по глубокому обучению: от персептронов до глубоких сетей
• Глубокое обучение снизу вверх
• Учебник Theano
• Tensorflow Tutorials
• Глубокое обучение с R в движении
• Грокинг глубокий обучение в движении
• Машинное обучение, наука о данных и глубокое обучение с помощью Python

Более подробная информация в учебных пособиях

Программное обеспечение

• Keras глубоко обучение библиотеке для Theano и Tensorflow.
• Kur описательный глубокий обучение.
• Caffe Deep Learning Framework от BVLC
• CNTK Microsoft Cognitive Toolkit.
• Dlib A Modern Toolkit C ++, содержащий алгоритмы машинного обучения и инструменты для создания сложного программного обеспечения в C ++.
• Тенсоры PyTorch и динамические нейронные сети в Python с сильным ускорением GPU.
• Машинное обучение Scikit-Learn в Python.
  • Semisup-Learn полупроницаемый учебный план для Python
• Tensorflow Библиотека программного обеспечения с открытым исходным кодом для численных вычислений с использованием графика потока данных от Google

Более подробная информация в программном обеспечении

Приложения

• пирог

  • 2D и 3D Face Alignment Library Build с использованием Pytorch
  • Совместные автоэнкодории
  • Реализация Wavenet с быстрого поколения
  • Быстрый и дифференцируемый QP -решатель для Pytorch.
  • Метод генерирования речи между несколькими ораторами
  • Модель для поколения музыки, специфичного для стиля,
  • Инструментарий для обработки естественного языка с использованием современных моделей глубокого обучения.
  • 使用 Pytorch 实现 char rnn 生成古诗和周杰伦的歌词

• Теано

  • CNN-YELP-Challenge-2016-Sentiment Classiation
  • Учебное пособие по глубокому обучению для Pydata
  • Глубокая нейронная сеть для анализа настроений в Твиттере
  • Реализации многих популярных моделей глубокого обучения в Theano+Lasagne

• Tensorflow

  • Общая программа обнаружения изображений, которая использует TensorFlow и предварительно обученное начало.
  • Все виды текстовых моделей Classificaiton и больше с глубоким обучением
  • Применение переноса обучения на пользовательский набор данных путем последнего уровня переподготовки
  • Легкая реализация VGG19 с TensorFlow, которая имеет подробное объяснение.
  • Система экспериментов для обучения подкрепления с использованием спортзала Openai, Tensorflow и Keras.
  • Реализация Pix2Pix в TensorFlow для использования с кадрами из фильмов

• Керас

  • DCGAN для генерации аниме -лиц с использованием пользовательского набора данных.
  • Система классификации выражений лица, которая распознает 6 основных эмоций: счастливые, грустные, сюрприз, страх, гнев и нейтральный.
  • Нейронная сеть, обученная помогать в написании кода нейронной сети с использованием автозаполнения
  • Реализация механизма внимания для керас.
  • Автоматизированный дизайн глубокой нейронной сети с генетическим программированием
  • Нейронная машина, основанная на внимании, для керов
  • Реализация Keras Ladder Network для полупрофильного обучения

• 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

Более подробная информация в приложениях

Потрясающие проекты

• 15 событий ИИ и машинного обучения
• 188 Примеры искусственного интеллекта в действии
• Курированный список документов автоматического машинного обучения, статей, учебных пособий, слайдов и проектов
• Куративный список удивительных фреймворков машинного обучения, библиотек и программного обеспечения.
• Куративный список удивительных мест для изучения и/или алгоритмов практики.
• Куратор с удивительными пакетами и инструментами
• Куративный список удивительных учебных пособий, проектов и сообществ.
• Куратор ресурсов, посвященный мосту между когинтивной наукой и глубоким обучением
• Куратор ресурсов, посвященный обработке естественного языка (NLP)
• Кураторный список ресурсов для NLP (обработка естественного языка) для китайцев
• Еще один курированный список ресурсов глубокого обучения
• Список инструментов искусственного интеллекта, которые вы можете использовать сегодня
• Список реализаций глубокого обучения в биологии
• Awesome-2VEC
• Потрясающее признание действий

Более подробная информация в потрясающих проектах

Корпус

• 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 (хит 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 Корпус китайского разговора
• 中文语料小数据 ： Некоторые полезные наборы данных китайского корпуса
• 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 Наборы данных для обучения системы чат -ботов
• Ptt 八卦版問答中文語料
• 3 миллиона заказов Instacart, открытые источники
• ACM Multimedia Systems Conference Archive Archive
• Набор данных для рекомендаций книг: десять тысяч книг, один миллион рейтингов
• Набор данных для персонализированного обнаружения выделения
• Набор данных 200K английский текстовый текст шуток.
• Крупномасштабный и высококачественный FFMA: набор данных для набора данных анализа музыки аннотированных музыкальных заметок.
• Крупномасштабный набор данных аннотированных аудио событий вручную
• Алфавитный список бесплатных/общедоступных наборов данных с текстовыми данными для использования в NLP

Более подробная информация в корпусе

Другие ресурсы

• Synthical - AI -мощная совместная исследовательская среда. Вы можете использовать его, чтобы получить рекомендации статей, основанных на истории чтения, упростить документы, выяснить, какие статьи являются трендами, поисковыми статьями по значению (не только ключевым словам), создавать и делиться папками статей, см. Списки статей из конкретных компаний и университетов и так далее.

Участники

Особая благодарность всем, кто внес свой вклад в этот проект.

• RAER6
• Исикдоган
• Расходы
• Divamgupta
• Наман-бхалла
• Плай
• Benedekrozemberczki
• Roziunicorn
• фон-Латинский

Лицензия

Детали в лицензии