my awesome AI bookmarks
1.0.0
Кураторский список того, что я прочитал, реализации и основные концепции искусственного интеллекта, глубокого обучения и машинного обучения от лучших людей в мире.
Как использовать трансферное обучение и тонкую настройку в Keras и Tensorflow для создания системы распознавания изображений…
Как развернуть модели машинного обучения с помощью TensorFlow. Часть 1. Подготовьте модель к обслуживанию.
Методы машинного обучения — Блоги скалеров
классификация-внутри-на открытом воздухе/image-classification.ipynb в мастере · manena/классификация-в помещении-на открытом воздухе
(620) Учимся общаться с помощью глубокого многоагентного обучения с подкреплением – Джейкоб Ферстер – YouTube
Сжатие глубоких нейронных сетей
Инженерное прогнозирование экстремальных событий в Uber с помощью рекуррентных нейронных сетей - Инженерный блог Uber
Запустите скрипт Python из init.d
python - Daemon vs Upstart для скрипта Python - Qaru QaruSite
Обучение с подкреплением для достижения сложных целей с использованием TensorFlow - O'Reilly Media
Блокчейны: как они работают и почему они изменят мир - IEEE Spectrum
NET292.profile.indd
GAN сломаны во многих отношениях: числовые значения GAN
(74) Стэнфордский семинар — «Глубокое обучение для чайников», Кэри Нахенберг из Symantec и UCLA CS — YouTube
Fast.ai: чему я научился на уроках 1–3 – Hacker Noon
Знакомьтесь: Хоровод: распределенная платформа глубокого обучения Uber с открытым исходным кодом
Главная · cat /var/log/life
2D и 3D визуализация с использованием стоимости NCE | Каггл
Новая теория открывает черный ящик глубокого обучения | Журнал Кванта
Визуализация функций
Face It – парикмахер с искусственным интеллектом | Программное обеспечение Intel®
Что такое ТензорФлоу? | Opensource.com
Оценка оптимальной скорости обучения для глубокой нейронной сети – средний
Понимание капсульных сетей Хинтона. Часть I: Интуиция.
Капсульные сети меняют ИИ — вот как их использовать
Исследовательский блог: Eager Execution: императивный, настраиваемый интерфейс для TensorFlow
Лучшие практики Google и Uber для глубокого обучения – Intuition Machine – Medium
TFX: платформа машинного обучения на базе TensorFlow | утренняя газета
Комплексное исследование данных с помощью Python | Каггл
Простое руководство по созданию новых наборов данных и средства оценки TensorFlow с помощью модели Keras | DLология
Распределенный TensorFlow: краткое введение
Блог разработчиков Google: введение в наборы данных и средства оценки TensorFlow
Блог разработчиков Google: Представляем столбцы функций TensorFlow
TensorLy: Тензорное обучение в Python
Ответы на вопросы с помощью TensorFlow - O'Reilly Media
Кубернетес + графические процессоры? Tensorflow – Машина интуиции – Средний
Приветствуя эпоху глубокой нейроэволюции — инженерный блог Uber
Глубокое обучение для НЛП, достижения и тенденции 2017 года - Блог Tryolabs
Превращение дизайнерских макетов в код с помощью глубокого обучения - блог FloydHub
ИИ и глубокое обучение в 2017 году – обзор года – WildML
Исследовательский блог: Команда Google Brain — оглядываясь назад на 2017 год (часть 1 из 2)
Обучение с подкреплением · Искусственный интеллект
Создание эскизов интерфейсов — Airbnb Design
Объяснение машинного обучения: понимание контролируемого, неконтролируемого обучения и обучения с подкреплением
Точная настройка сверточной нейронной сети на собственных данных с использованием Keras Tensorflow – CV-Tricks.com
Нейронный подход к реляционному рассуждению | ДипМайнд
Глубокое обучение с подкреплением пока не работает
Общая картина: исследование Google по визуализации
Исследовательский блог: Использование эволюционного AutoML для обнаружения архитектур нейронных сетей
Безопасные вычисления как программы потока данных — криптография и машинное обучение
Научите машину понимать текст и отвечать на вопросы с помощью Tensorflow. Часть I · Технический блог Хань Сяо
Глубокое обучение с подкреплением: понг из пикселей
Тензорная доска в gcloud
Извлечение сущностей с использованием глубокого обучения на основе работы Гийома Жентиаля над NER
Примечания к книге «Глубокое обучение», глава 3 (часть 1): Введение в вероятность
Прогнозирование физической активности на основе данных датчиков смартфона с использованием CNN + LSTM
Изучите Word2Vec, реализовав его в тензорном потоке – На пути к науке о данных
TutorialBank: Изучение НЛП стало проще - Александр Р. Фаббри
Как быстро и бесплатно обучить нейросеть, генерирующую текст
Code2Pix — компилятор глубокого обучения для графических пользовательских интерфейсов
naacl18.pdf
Глубокое обучение для обнаружения объектов: комплексный обзор
4 блока кодирования последовательностей, которые вы должны знать помимо RNN/LSTM в Tensorflow · Технический блог Хань Сяо — глубокое обучение, Tensorflow, машинное обучение и многое другое!
Автоматизированная фронтенд-разработка с использованием глубокого обучения
Новый взгляд на регуляризацию L2
Другая база данных
IML-последовательность
ml4a-guides/q_learning.ipynb и экспериментальная версия · ml4a/ml4a-guides
tensorflow-without-a-phd/00_RNN_predictions_playground.ipynb в мастере · GoogleCloudPlatform/tensorflow-without-a-phd
Раскрашивание изображений на основе сверточной нейронной сети с использованием OpenCV | Изучите OpenCV
Трансферное обучение в НЛП – Блог Feedly
CS 229 — Шпаргалка по глубокому обучению
Блог Google AI: Представляем новую платформу для гибких и воспроизводимых исследований в области обучения с подкреплением
Построение модели классификации текста с помощью TensorFlow Hub и оценщиков
Развертывание моделей TensorFlow – На пути к науке о данных
Глубокое обучение – Мохит Джайн
Анализ тональности текстов с помощью сверточных нейронных сетей / Блог компании Mail.Ru Group / Хабр
Понимание машинного чтения, часть II: Учимся спрашивать и отвечать · Технический блог Хань Сяо — глубокое обучение, Tensorflow, машинное обучение и многое другое!
Как быстро и бесплатно обучить нейросеть, генерирующую текст
Авто-Керас, или Как в 4 строчки кода создать модель глубокого обучения
Более эффективное трансферное обучение для НЛП
Машинное обучение с использованием Google Cloud ML Engine. – Гаутам Кармакар – Средний
Обучение и обслуживание моделей ML с помощью tf.keras – TensorFlow – Medium
Как развернуть модели TensorFlow в производстве с помощью TF Serving
Играем в Mortal Kombat с TensorFlow.js. Перенос обучения и увеличение данных · Блог Минко Гечева
За пределами интерактивности: инновационные ноутбуки в Netflix – Netflix TechBlog – Medium
Маска R-CNN с OpenCV – PyImageSearch
The Illustrated BERT, ELMo и компания. (Как НЛП взломало трансферное обучение) – Джей Аламмар – Визуализация машинного обучения по одной концепции за раз
Быстрое обслуживание машинного обучения с помощью TensorFlow Serving и Docker
Человеко-ориентированный ИИ
Keras как упрощенный интерфейс к TensorFlow: руководство
Обслуживание Google BERT в производстве с использованием Tensorflow и ZeroMQ · Технический блог Хань Сяо — глубокое обучение, НЛП, искусственный интеллект
Многоязычное встраивание предложений для нулевой передачи – применение единой модели на 93 языках | Лирн.AI
Разверните приложение flask с помощью nginx, используя Gunicorn и Supervisor.
Кафедра компьютерных наук: Справочник модулей для программ бакалавриата и магистратуры
14 прорывных исследований НЛП, которые вы можете применить в своем бизнесе
The Illustrated BERT, ELMo и компания. (Как НЛП взломало трансферное обучение) – Джей Аламмар – Визуализация машинного обучения по одной концепции за раз
Галерея интересных блокнотов Jupyter · jupyter/jupyter Wiki
CS294-158 Глубокое обучение без учителя, весна 2018 г.
Обнаружение объектов в Google Colab с помощью пользовательского набора данных
Расширенная визуализация для специалистов по данным с помощью Matplotlib
FavioVazquez/ds-cheapsheets: список шпаргалок по науке о данных, которые помогут править миром
Нежное погружение в математику, лежащую в основе сверточных нейронных сетей
Прогнозирование оттока клиентов в сфере телекоммуникаций с использованием машинного обучения на платформе больших данных
Как перенести ноутбуки Jupyter вперед — Скотт Хоули — Блог разработки
Топ-8 трендов ICLR 2019
The Illustrated Word2vec – Джей Аламмар – Визуализация машинного обучения по одной концепции за раз
Блог Google AI: Transformer-XL: раскрытие потенциала моделей внимания
TensorFlow и светоотражающая лента: почему я плохо играю в баскетбол?
Моделирование тем с помощью LSA, PLSA, LDA и lda2Vec
GAN — Несколько интересных приложений GAN. – Джонатан Хуэй – Средний
Рецепт обучения нейронных сетей
Практика квантовых вычислений | блестящий
dennybritz/reinforcement-learning: реализация алгоритмов обучения с подкреплением. Python, OpenAI Gym, Tensorflow. Упражнения и решения в дополнение к книге Саттона и курсу Дэвида Сильвера.
Нейронные сети, не зависящие от веса
Трансформеры с нуля | Питер Блум
Иллюстрированный трансформер – Джей Аламмар – Визуализация машинного обучения по одной концепции за раз
Иллюстрированный GPT-2 (Визуализация языковых моделей трансформеров) – Джей Аламмар – Визуализация машинного обучения по одной концепции за раз
мл-дл -
Indaba2019 NLP Talk.pdf - Google Drive
Автоматизация посредством обучения с подкреплением
КС 224Н | Дом
mihail911/nlp-library: тщательно подобранная коллекция статей для практиков НЛП ??
Готовые к использованию образы Docker
Ключевые уроки из книги Стивена Джонсона «Откуда берутся хорошие идеи»
Пример нейронных сетей, математика и код – Брайан Омонди Асимба
Как применять методы машинного обучения и глубокого обучения для анализа аудио
Визуальное руководство по использованию BERT в первый раз – Джей Аламмар – Визуализация машинного обучения по одной концепции за раз
NeurIPS · СлайдыLive
https://towardsdatascience.com/from-pre-trained-word-embeddings-to-pre-trained-language-models-focus-on-bert-343815627598
Джоэл Грус — Fizz Buzz в Tensorflow
(160) Визуальная интерпретируемость CNN | Химаншу Равлани | Встреча PyData в Пуне | Июль 2019 г. – YouTube
Остров заметок: простой и понятный показатель производительности двоичного классификатора
Data-Science-Periodic-Table.pdf
Написание универсального обслуживающего клиента TensorFlow для моделей обслуживания Tensorflow
Написание универсального обслуживающего клиента TensorFlow для моделей обслуживания Tensorflow
dspace.mit.edu/bitstream/handle/1721.1/41487/AI_WP_316.pdf
Трансформаторы — графовые нейронные сети | Лаборатория глубокого обучения NTU Graph
7 продвинутых трюков с пандами для науки о данных
Блог Google AI: XTREME: многоязычный многозадачный тест для оценки межъязыкового обобщения
Объяснитель CNN
Поло-клуб науки о данных @ Технологический институт Джорджии: человеко-ориентированный искусственный интеллект, интерпретация и визуализация глубокого обучения, кибербезопасность, визуализация больших графов и майнинг | Технологический институт Джорджии | Атланта, Джорджия 30332, США
Сара Робинсон
Обычные статистические тесты — это линейные модели (или: как преподавать статистику)
Обучение с нулевым выстрелом для классификации текста
Проекты глубокого обучения Python
Глубокое обучение
Библиотека быстрых искусственных нейронных сетей (FANN)
Природа кода
Создайте и обучите пользовательские архитектуры нейронных сетей
фреймворк лимду js
Нейронные сети и глубокое обучение
Н.Н. Почему это работает?
Введение в выпуклую оптимизацию | Электротехника и информатика | MIT OpenCourseWare
Учебники по программированию на Python, распознавание изображений
Основы науки о данных и машинного обучения | edX
Глубокое обучение — сверточные нейронные сети и извлечение признаков с помощью Python | Пьевольве
50 внешних ресурсов и статей по машинному обучению и науке о данных — Data Science Central
Руководство хакера по нейронным сетям
Fast Forward Labs: Как обучаются нейронные сети?
Машинное обучение
Memkite — глубокое обучение для iOS (протестировано на iPhone 6S), tvOS и OS X, разработанное в Metal и Swift | мемкит
Демис Хассабис, генеральный директор DeepMind Technologies – Теория всего | Доклады о машинном обучении и компьютерном зрении
DataTau - хакерские новости на DL
Deeplearning4j — распределенное глубокое обучение с открытым исходным кодом для JVM.
Факел | Рекуррентная модель зрительного внимания
«Машинное обучение для разработчиков», Майк де Ваард
Глубокое обучение – Сообщество – Google+
Обзор алгоритмов машинного обучения
Понимание естественного языка с помощью глубоких нейронных сетей с использованием Torch | Параллельный Форалл
Что глубокая нейронная сеть думает о вашем #селфи
Джейсон Йосински
ВайлдМЛ | Блог о машинном обучении, глубоком обучении и НЛП.
Начало работы — TensorFlow
Глубокое обучение: теоретические мотивы - VideoLectures.NET
Учебное пособие по обучению функциям без присмотра и глубокому обучению
Остроумие — начало работы
Research.microsoft.com/pubs/209355/DeepLearning-NowPublishing-Vol7-SIG-039.pdf
ujjwalkarn/Руководства по машинному обучению
10 лучших API-интерфейсов машинного обучения: AT&T Speech, IBM Watson, Google Prediction | ПрограммируемыйWeb
НейроВис | Интерактивное введение в нейронные сети
Learning_tensorflow/word2vec.md в мастере · chetannaik/learning_tensorflow
intro2deeplearning/тетради для мастера · rouseguy/intro2deeplearning
Автоэнкодеры - Эп. 10 (УПРОЩЕННОЕ глубокое обучение) – YouTube
Учебники по программированию на Python
Как подготовить данные для машинного обучения
Шаг за шагом решайте задачи машинного обучения — овладение машинным обучением
Реализация CNN для классификации текста в TensorFlow – WildML
Любой может научиться кодировать LSTM-RNN на Python (Часть 1: RNN) — я Траск
7 шагов к освоению машинного обучения с помощью Python
DeepLearningKit — платформа глубокого обучения с открытым исходным кодом для iOS, OS X и tvOS от Apple | Платформа глубокого обучения с открытым исходным кодом для iOS, OS X и tvOS
Визуальное введение в машинное обучение
Внимание и память в глубоком обучении и НЛП – WildML
Нейронная сеть в 11 строках Python (Часть 1) — я траск
Обучение Python | Python для науки о данных | Изучите Python
Понимание сетей LSTM — блог Колы
deeplearning4nlp-tutorial/2015-10_Lecture at master · nreimers/deeplearning4nlp-tutorial
Коллекция из 51 бесплатной электронной книги по программированию на Python
Анализ 50 тысяч шрифтов с помощью глубоких нейронных сетей | Эрик Бернхардссон
Онтология науки о данных
Машинное обучение Reddit
RNN в даркнете
caesar0301/awesome-public-datasets: потрясающий список высококачественных открытых наборов данных в общедоступных доменах (постоянный).
Руководство для начинающих по рекуррентным сетям и LSTM - Deeplearning4j: распределенное глубокое обучение с открытым исходным кодом для JVM
Основы алгоритмов машинного обучения (с кодами Python и R)
PythonForArtificialIntelligence — Python Wiki
carpedm20/lstm-char-cnn-tensorflow: языковая модель LSTM с CNN над символами в TensorFlow
kjw0612/awesome-rnn: Рекуррентная нейронная сеть — тщательно подобранный список ресурсов, посвященных RNN.
sherjilozair/char-rnn-tensorflow: многоуровневые рекуррентные нейронные сети (LSTM, RNN) для моделей языка на уровне символов в Python с использованием Tensorflow
Стэнфордский университет CS231n: сверточные нейронные сети для визуального распознавания
Лучшие видеоролики на YouTube о машинном обучении, нейронных сетях и глубоком обучении
Зритель ← Блог Шакира о машинном обучении
Предварительная обработка текстовых данных — документация «Вычислительная статистика в Python 0.1»
Учебное пособие: 15-часовое видео для начинающих и продвинутых пользователей машинного обучения – AnalyticsPro: Учебные пособия по аналитике для науки о данных, BI и больших данных
Следующее большое будущее: рекуррентные нейронные сети
Советы и рекомендации, которые необходимо знать в области глубоких нейронных сетей
Визуальная демонстрация ответов на вопросы в блокноте Python - Аадитья Пракаш (Ади) - Случайные размышления аспиранта компьютерного зрения
Игровая площадка нейронной сети
Машинное обучение: немногие коммерческие тайны, которыми редко делятся
Рассел Стюарт - отладка NN
Извлечение значимого контента из необработанного HTML – Томас Уриг
Рассел Стюарт
Рекуррентные нейронные сети | Форма данных
ITP-NYU – весна 2016 г.
Генератор шума белого дождя | Белый шум и дождь в сочетании
Машинное обучение
Реализация GloVe на Python —foldl
Понимание свертки в глубоком обучении - Тим Деттмерс
Набор данных изображений Chars74K — распознавание символов в естественных изображениях
Статистический взгляд на глубокое обучение (IV): рекуррентные сети и динамические системы ← Зритель
Тензорный поток и глубокое обучение - без докторской степени - Google Slides
Проблема четности, последовательная: по 1 биту за раз
Машинное обучение с помощью Python: руководство
Нейронные сети и глубокое обучение
Домашняя страница Юргена Шмидхубера - Универсальный искусственный интеллект - Новый искусственный интеллект - Глубокое обучение - Рекуррентные нейронные сети - Компьютерное зрение - Обнаружение объектов - Сегментация изображений - Машина Геделя - Теория всего - Алгоритмическая теория всего -
t-SNE – Лоренс ван дер Маатен
Стэнфордский университет CS224d: глубокое обучение для обработки естественного языка
Машинное обучение 10-701/15-781: Лекции
Учебное пособие по Word2vec | РаРе Технологии
Машинное обучение |
Как читать: Глубокое обучение на уровне персонажа – Offbit
Генеративные модели
Goodrahstar/python-machine-learning-book: хранилище кода и информационный ресурс книги «Машинное обучение Python».
Руководство для новичков по реализации RNN-LSTM с использованием Tensorflow — Medium
Структурирование ваших моделей TensorFlow
Вы бы выжили на Титанике? Руководство по машинному обучению в Python — блог SocialCops
Материалы Беркли по искусственному интеллекту
Привет, ТензорФлоу! - О'Рейли Медиа
Визуализация алгоритмов, основанных на обратном распространении ошибки — NeuPy
Говорящие машины
Шпаргалка по вероятности
Руководство для начинающих по пониманию сверточных нейронных сетей - Адит Дешпанде - студент CS в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе ('19)
Подход (почти) к любой задаче машинного обучения | Абхишек Тхакур | Нет свободной догадки
МНЕ — документация МНЕ 0.12.0
Александр Грамфор - Telecom ParisTech
Изображение Ядра объяснены визуально
Введение в рекуррентные сети в TensorFlow
Полный список ресурсов TensorFlow: книги, учебные пособия и многое другое - Списки хакеров
утренняя газета | каждое утро буднего дня интересная/влиятельная/важная статья из мира компьютерной науки по выбору Адриана Колайера
Полный список ресурсов TensorFlow: книги, учебные пособия и многое другое - Списки хакеров
ChristosChristofidis/awesome-deep-learning: тщательно подобранный список замечательных руководств, проектов и сообществ по глубокому обучению.
Курс глубокого обучения Nervana - Nervana
CNN практический
Чего не знает моя глубинная модель... | Ярин Гал - Блог | Кембриджская группа машинного обучения
Учебное пособие по линейной модели TensorFlow
тензорный поток/модели · GitHub
Введение в генеративно-состязательные сети (с кодом в TensorFlow) - AYLIEN
Площадка для эволюции нейронных сетей с Backprop NEAT | 大トロ
Обучение ИИ написанию кода Python с помощью кода Python • Будут ли машины мечтать?
GitHub — paarthneekhara/text-to-image: реализация Tensorflow синтеза текста в изображение с использованием векторов мысли
Обучение TensorFlow
9 статей по глубокому обучению, о которых вам нужно знать (понимание CNN, часть 3) - Адит Дешпанде - студент бакалавриата CS в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе ('19)
Какова роль функции активации в нейронной сети?
Категоризация исследовательских работ с использованием машинного обучения и НЛП
WaveNet: генеративная модель для необработанного аудио | ДипМайнд
Обратное распространение ошибки в сверточных нейронных сетях - DeepGrid
Классификация городских звуков
Оценка модели, выбор модели и выбор алгоритма в машинном обучении. Часть II
Данные — Прогноз приступов AES/MathWorks/NIH Мельбурнского университета | Каггл
cchio/deep-pwning: Metasploit для машинного обучения.
Первый контакт с TensorFlow | Профессор Хорди Торрес | UPC и BSC-CNS | Барселона
Промышленность // АЭТРОС
alrojo/tensorflow-tutorial · GitHub
Прогнозирование последовательности с использованием рекуррентных нейронных сетей (LSTM) с TensorFlow — Мурад Мурафик
Учебники по программированию на Python
Ресурсы по обработке естественного языка и распознаванию голоса – Ниав де Леон
Глубокое обучение для начинающих
TensorFlow на Android — O'Reilly Media
TensorFlow для мобильных поэтов « Блог Пита Уордена
5 алгоритмов обучения нейронной сети | Нейронный дизайнер
Привет, DeepQ — koaning.io
Как работают сверточные нейронные сети?
Архитектуры нейронных сетей
Набор данных вопросов-ответов
Перевод изображения в изображение с помощью условно-состязательных сетей
GitXiv: совместная открытая информатика
Шпаргалка по глубокому обучению
Введение в рекуррентные сети в TensorFlow
ДмитрийУльянов/neural-style-audio-tf · GitHub
Goodrahstar/tensorflow-value-iteration-networks: реализация TensorFlow документа Value Iteration Networks (NIPS '16)
Учебное пособие по повторяющейся нейронной сети для художников | 大トロ
Эрик Джанг: Итоги NIPS 2016
GitHub — триеу/сущность: построитель AutoDiff DAG, созданный с нуля на основе numpy и C
Корректор глубокого текста
GitHub — zhongwen/predictron: реализация Tensorflow «The Predictron: сквозное обучение и планирование»
Основные достижения в области глубокого обучения в 2016 году - Блог Tryolabs
Свяжитесь со мной — блог о науке о данных
Википедия Одноязычная корпорация | лингваинструменты
Реализация Tensorflow RNN-LSTM для подсчета количества установленных бит в двоичной строке
buriburisuri/speech-to-text-wavenet: Speech-to-Text-WaveNet: сквозное распознавание английской речи на уровне предложений на основе DeepMind WaveNet и тензорного потока.
АудиоСет
Удивительная сила векторных слов | утренняя газета
Давайте создадим бота, который будет подходить для нашей работы с помощью Python – Миллениал Дэйв
Goodrahstar/pytorch-tutorial: руководство для исследователей, изучающих глубокое обучение с помощью pytorch.
Обзор – seq2seq
Объяснение Baidu Deep Voice: Часть 1 — Конвейер вывода
Тензорный поток раскрыт – gk_ – Medium
Трансферное обучение — новый рубеж машинного обучения
Глубокое обучение с помощью Emojis (не математики) – tech-at-instacart
Anything2Vec, или Как Word2Vec победил НЛП – Ив Пирсман
Система вопросов и ответов — Глубокое обучение (2/2) — Стать человеком — Средний
Краткая история CNN в сегментации изображений: от R-CNN к маске R-CNN
Распознавание лиц с помощью Keras и OpenCV – выше интеллекта (AI)
A16Z ИИ-пособие
Встраивание нейронного текста для поиска информации (WSDM 2017)
Список инструментов искусственного интеллекта, которые вы можете использовать уже сегодня — для личного использования (1/3)
Исследовательский блог: Машинный интеллект, стоящий за Gboard
paraphrase-id-tensorflow/README.md в мастере · nelson-liu/paraphrase-id-tensorflow
NeuroNER/README.md в мастере · Франк-Дернонкур/NeuroNER
Генеративно-состязательные сети для начинающих - O'Reilly Media
Нейронный перевод музыкального стиля
Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap/README.md в мастере · songrotek/Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap
Измерение прогресса ИИ | Фонд электронных границ
Как визуализировать вашу рекуррентную нейронную сеть с вниманием в Keras
Глубокое состязательное обучение наконец готово и радикально изменит игру
Франк-Дернонкур/NeuroNER: Распознавание именованных объектов с использованием нейронных сетей. Простота в использовании и превосходные результаты.
Обслуживание тензорного потока
Как установить и использовать Docker в Ubuntu 16.04 | ЦифровойОкеан
Jupyter + Tensorflow + графический процессор Nvidia + Docker + Google Compute Engine
TensorForce: библиотека TensorFlow для прикладного обучения с подкреплением — Reinforce.io
Изучение LSTM
Выполните анализ настроений с помощью LSTM, используя TensorFlow - O'Reilly Media
Надежные состязательные примеры
Учимся учиться - Блог исследований искусственного интеллекта Беркли
Мой тщательно подобранный список ресурсов по искусственному интеллекту и машинному обучению со всего Интернета
Goodrahstar/headlines: автоматически создавать заголовки для коротких статей.
Глубокое обучение для лучших практик НЛП
facebookresearch/DrQA: Чтение Википедии для ответов на вопросы открытого домена
Система вопросов и ответов — Глубокое обучение (2/2) — Стать человеком
Контекстные чат-боты с Tensorflow - журнал Chatbots
Text-Clustering-API/CLAAS_public.py в мастере · vivekkalyanarangan30/Text-Clustering-API
tensorflow/nmt: Учебное пособие по нейронному машинному переводу TensorFlow
Передовое глубокое обучение для программистов: запуск глубокого обучения, часть 2 · fast.ai
facebookresearch/комплексный переговорщик: сделка или нет? Комплексное обучение ведению переговоров
примеры/main.py в мастере · pytorch/examples
BotCube/awesome-bots: потрясающий список ресурсов из мира ботов/ИИ, созданный командой BotCube. Подпишитесь на нашу рассылку, чтобы раз в неделю получать на свой почтовый ящик пять эпических действенных трюков с ботами! ? ❤️
Tushv » Word2Vec (Часть 1): НЛП с глубоким обучением с помощью Tensorflow (Skip-gram)
Tensorflow-Programs-and-Tutorials/Классификация пар вопросов с помощью RNNs.ipynb в master · adeshpande3/Tensorflow-Programs-and-Tutorials
Введение в глубокое обучение для чат-ботов, часть 2 | Наука открытых данных
Распознавание именованных сущностей и путь к глубокому обучению
Создание сверточных нейронных сетей с помощью Tensorflow – Ахмет Таспинар
Визуализация функций активации в нейронных сетях — Dashee87.github.io
Учебный курс Deep RL — Лекции
Классификация текста Tensorflow — глубокое обучение Python — исходный код Dexter
my-deity/COMPRESSION_CUM_CLASSIFICATION_v_2.ipynb в мастере · akanimax/my-deity
«TensorBoard — визуализируйте свое обучение».
Киборг Писатель
Библиотека данных для всех | ТолпаЦветок
loretoparisi/CapsNet: CapsNet (Capsules Net) в статье Джеффри Хинтона «Динамическая маршрутизация между капсулами»
TFX: платформа машинного обучения на базе TensorFlow | утренняя газета
Чутье машинного обучения
Recurrent-Highway-Hypernetworks-NIPS/README.md в мастере · jsuarez5341/Recurrent-Highway-Hypernetworks-NIPS · GitHub
Использование искусственного интеллекта для улучшения человеческого интеллекта
Обучение на несбалансированных классах
Регулярные выражения для специалистов по данным
Блог разработчиков Google: Представляем столбцы функций TensorFlow
bharathgs/Awesome-pytorch-list: полный список контента, связанного с pytorch, на github, такого как различные модели, реализации, вспомогательные библиотеки, учебные пособия и т. д.
Гауссовские процессы – EFavDB
Нейронное кузнечное дело
Данные Хукса говорят…
Введение в различные алгоритмы обучения с подкреплением. Часть I (Q-Learning, SARSA, DQN, DDPG)
Введение в ансамбли Python
Саммит по науке о данных 2018
facebookresearch/Detectron · GitHub
GitHub — openai/gradient-checkpointing: умещаем огромные нейронные сети в памяти
Deep-Learning/Skip-Grams-Solution.ipynb at master · priya-dwivedi/Deep-Learning · GitHub
Рекуррентные нейронные сети для классификации чертежей | Тензорфлоу
Новости 2017 года - Gwern.net
Как обучаются нейронные сети
GitHub - huseinzol05/Emotion-Classification-Comparison: сравнение классификации между различными моделями и обучение на наборах данных об эмоциях
mil-tokyo/webdnn: самая быстрая платформа DNN, работающая в веб-браузере
Beautiful.AI — Презентации на базе искусственного интеллекта
Стэнфордский тест глубокого обучения DAWN (DAWNBench) ·
Введение в обучение торговле с помощью обучения с подкреплением – WildML
Играйте с Кубернетесом
Глубокое обучение с подкреплением пока не работает
Релиз 0.5.0 · PAIR-код/deeplearnjs · GitHub
Обучение RL
Представляем резиденцию Uber AI
Матричное исчисление, необходимое для глубокого обучения
Есть ли у вас на примете что-нибудь, что, по вашему мнению, является потрясающим и могло бы вписаться в этот список? Не стесняйтесь отправить запрос на вытягивание.
Насколько это возможно по закону, Рахул Кумар отказался от всех авторских и смежных прав на это произведение.
