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有什么资源或教程可以帮助我学习深度学习和Python中的深度学习框架？
学习深度学习和 Python 中的深度学习框架有很多资源和教程可供选择，以下是一些推荐： 书籍：《Grokking Deep Learning》：介绍了深度学习的基本原理和应用场景，内容通俗易懂，适合初学者入门。《Deep Learning Book》：一本深度学习的经典教材，涵盖了深...
资源 | 吴恩达斯坦福CS230深度学习课程全套资料放出（附下载）
在人工智能领域，深度学习的重要性不言而喻。各大高校纷纷推出具有自己特色的课程，斯坦福大学也不例外。 在deeplearning.ai深度学习专项课程之后，吴恩达在斯坦福又开了一门学分课，这门课涉及到深度学习的基础知识、神经网络构建，以及如何完成一个成功的机器学习项目。具体将涉及卷积网络，RNNs，LSTM，Adam，Dropout，BatchNorm，Xavier / He初始化等，还提供医疗，....
资源 | 阿里发布免费深度学习课程：感知机梳理（附链接）
在2018 云栖大会·上海峰会上，阿里巴巴发布了免费的天池深度学习课程，涵盖了神经网络基础、CNN、RNN、递归网络、强化学习以及 GAN，内容很全面，感兴趣的同学可做为学习资源。 课程地址： https://tianchi.aliyun.com/markets/tianchi/aiacademy 课程设置，正式上线时会提供直播（见图中上线时间），直播结束后也会持续提供录播视频 目前该课程只开.....
资源｜用Python和NumPy学习《深度学习》中的线性代数基础
本文系巴黎高等师范学院在读博士 Hadrien Jean 的一篇基础学习博客，其目的是帮助初学者/高级初学者基于深度学习和机器学习来掌握线性代数的概念。掌握这些技能可以提高你理解和应用各种数据科学算法的能力。 对于初学者而言，《深度学习》（Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville）中的理论基础部分可能过于简略。作者按照这本书的第二章的线性代数内容.....
【资源】用深度学习解决自然语言处理中的7大问题，文本分类、语言建模、机器翻译等
本文讲的是用深度学习解决自然语言处理中的7大问题，文本分类、语言建模、机器翻译等，自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中，仍然存在许多具有挑战性的问题。但是，深度学习方法在某些特定的语言问题上取得了state-of-the-art的结果。不仅仅是在一些benchmark问题上深度学习模型取得的表现，这是最有趣的；事实上，单个模型可以学习单词的含义和执行语言任务，从而避免需....
动态分配多任务资源的移动端深度学习框架
与云相比，移动系统受计算资源限制。然而众所周知，深度学习模型需要大量资源 。为使设备端深度学习成为可能，应用程序开发者常用的技术之一是压缩深度学习模型以降低其资源需求，但准确率会有所损失。尽管该技术非常受欢迎，而且已被用于开发最先进的移动深度学习系统，但它有一个重大缺陷：由于应用程序开发者独立开发自己的应用，压缩模型的资源-准确率权衡在应用开发阶段的静态资源预算的基础上就被预先确定了，在应用部署....
资源 | 16个GitHub收藏和贡献率最高的深度学习框架
深度学习是一种基于对数据进行表证学习的机器学习方法，近些年不断发展并广受欢迎。 作为一个相对较新的概念，对于无论是想要进入该领域的初学者，还是已经熟知方法的老手来说，触手可及的学习资源太丰富了。 为了不被日新月异的技术和潮流所淘汰，积极参与深度学习社区中开源项目的学习和互动是个很好的方法。 在本文中文摘菌将为大家详细介绍16种GitHub中最受欢迎的深度学习开源平台和开源库，除此之外，还有些比较....
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