mit deep learning

麻省理工学院深度学习

该存储库是麻省理工学院深度学习课程教程的集合。随着课程的进展，还会添加更多内容。

教程：深度学习基础知识

本教程伴随着深度学习基础知识讲座。它介绍了深度学习中的几个概念，演示了前两个（前馈和卷积神经网络）并提供了其他教程的指导。这是一个很好的起点。

链接：[ Jupyter Notebook ] [ Google Colab ] [ 博客文章 ] [ 讲座视频 ]

教程：驾驶场景分割

本教程使用最先进的模型 (DeepLab) 在来自麻省理工学院驾驶场景分割数据集的示例视频上演示语义分割。

链接：[ Jupyter Notebook ] [ Google Colab ]

教程：生成对抗网络 (GAN)

本教程从最先进的条件 GAN BigGAN 开始探索生成对抗网络 (GAN)。

链接：[ Jupyter Notebook ] [ Google Colab ]

DeepTraffic深度强化学习大赛

DeepTraffic 是一项深度强化学习竞赛。目标是创建一个神经网络，能够在密集的高速公路交通中尽可能快地驾驶一辆汽车（或多辆汽车）。

链接：[ GitHub ] [ 网站 ] [ 论文 ]

团队

• 莱克斯·弗里德曼
• 李鼎
• 杰克·特威利格
• 迈克尔·格雷泽
• 亚历山大·帕策金
• 艾什尼·帕拉布
• 迪娜·阿尔阿达维
• 亨利·施密特