由世界上最優秀的人撰寫的關於人工智慧、深度學習、機器學習的閱讀、實現和核心概念的精選清單。
如何在 Keras 和 Tensorflow 中使用遷移學習和微調來建立映像識別…
如何使用 TensorFlow 部署機器學習模型。第 1 部分 — 讓您的模型做好投入使用的準備。
機器學習方法 - Scaler 博客
影像分類-indoors-outdoors/image-classification.ipynb at master · manena/image-classification-indoors-outdoors
(620) 學習透過深度多智能體強化學習進行溝通 - Jakob Foerster - YouTube
壓縮深度神經網路
Uber 使用循環神經網路進行極端事件預測 - Uber 工程博客
從 init.d 運行 python 腳本
python腳本的守護程式與Upstart - 程式碼日誌
使用 TensorFlow 實現複雜目標的強化學習 - O'Reilly Media
區塊鏈:它們如何運作以及為什麼它們將改變世界 - IEEE Spectrum
NET292.profile.indd
GAN 的問題不只一種:GAN 的數值
(74) 史丹佛研討會 - “Deep Learning for Dummies” 賽門鐵克和加州大學洛杉磯分校 CS 的 Carey Nachenberg - YouTube
Fast.ai:我從第 1-3 課中學到的東西 – Hacker Noon
認識 Horovod:Uber 的開源分散式深度學習框架
首頁 · cat /var/log/life
使用 NCE 成本進行 2D 和 3D 視覺化 |卡格爾
新理論破解深度學習黑盒子 |廣達雜誌
特徵視覺化
面對現實-人工智慧髮型師|英特爾® 軟體
什麼是 TensorFlow? |開源網站
估計深度神經網路的最佳學習率 – Medium
了解 Hinton 的膠囊網絡。第一部分:直覺。
膠囊網路正在撼動人工智慧——以下是如何使用它們
研究部落格:Eager Execution:命令式、依運行定義的 TensorFlow 接口
Google和 Uber 的深度學習最佳實踐 – Intuition Machine – Medium
TFX:基於 TensorFlow 的生產規模機器學習平台 |晨報
使用 Python 進行全面的資料探索 |卡格爾
使用 Keras 模型建立新 TensorFlow 資料集和估算器的簡單指南 | DLology
分散式 TensorFlow:簡單介紹
Google 開發者部落格:TensorFlow 資料集和估算器簡介
Google 開發者部落格:TensorFlow 功能專欄簡介
TensorLy:Python 中的張量學習
使用 TensorFlow 回答問題 - O'Reilly Media
Kubernetes + GPU ? Tensorflow – 直覺機 – Medium
迎接深度神經進化時代 - Uber 工程博客
NLP 深度學習、2017 年進展和趨勢 - Tryolabs 博客
透過深度學習將設計模型轉換為程式碼 - FloydHub 博客
2017 年人工智慧與深度學習—一年回顧—WildML
研究部落格:Google Brain 團隊 — 回顧 2017 年(第 1 部分,共 2 部分)
強化學習·人工智慧
繪製介面 – Airbnb Design
機器學習解釋:理解監督學習、無監督學習和強化學習 - 資料科學中心
使用 Keras Tensorflow 根據自己的資料微調卷積神經網路 – CV-Tricks.com
關係推理的神經方法 |深度思維
深度強化學習尚未發揮作用
大局:Google視覺化研究
研究部落格:使用進化 AutoML 發現神經網路架構
作為資料流程式的安全計算 - 密碼學和機器學習
使用 Tensorflow 教機器理解文本並回答問題 - 第一部分 · 韓曉科技博客
深度強化學習:來自像素的乒乓球
gcloud 上的張量板
基於 Guillaume Genthial 在 NER 上的工作使用深度學習進行實體提取
深度學習書籍筆記,第 3 章(第 1 部分):機率簡介
使用 CNN + LSTM 根據智慧型手機感測器數據預測身體活動
透過在張量流中實現 Word2Vec 來學習它 – 邁向資料科學
TutorialBank:學習 NLP 變得更容易 - Alexander R. Fabbri
如何免費快速訓練文字生成神經網絡
Code2Pix - 用於圖形使用者介面的深度學習編譯器
naacl18.pdf
用於目標檢測的深度學習:全面回顧
Tensorflow 中除了 RNN/LSTM 之外你必須知道的 4 個序列編碼塊 · 韓曉科技博客 - 深度學習、Tensorflow、機器學習等等!
使用深度學習的自動化前端開發
L2 正規化的新角度
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IML 序列
ml4a-guides/q_learning.ipynb 位於實驗性 · ml4a/ml4a-guides
tensorflow-without-a-phd/00_RNN_predictions_playground.ipynb at master · GoogleCloudPlatform/tensorflow-without-a-phd
使用 OpenCV 基於卷積神經網路的圖像著色 |學習 OpenCV
NLP 中的遷移學習 – Feedly 博客
CS 229 - 深度學習備忘單
谷歌人工智慧部落格:引入靈活且可重複的強化學習研究新框架
使用 TensorFlow Hub 和 Estimators 建立文字分類模型
部署 TensorFlow 模型 – 邁向資料科學
深度學習——Mohit Jain
Анализ тональности текстов с помощью сверточных нейронных сетейп Бх нейронных сетейп Бх нейронных сетей / Б ло
機器閱讀理解第二部分:學會提問與回答 · 韓曉科技部落格 - 深度學習、Tensorflow、機器學習等等!
如何免費快速訓練文字生成神經網絡
Auto-Keras,或如何用 4 行程式碼建立深度學習模型
更有效的 NLP 遷移學習
使用 Google Cloud ML Engine 進行機器學習。 – 高塔姆·卡馬卡爾 – Medium
使用 tf.keras 訓練與服務 ML 模型 – TensorFlow – Medium
如何使用 TF Serving 將 TensorFlow 模式部署到生產環境
使用 TensorFlow.js 玩真人快打。遷移學習與資料增強 · Minko Gechev 的博客
超越互動:Netflix 的筆電創新 – Netflix TechBlog – Medium
使用 OpenCV 的 Mask R-CNN - PyImageSearch
插圖 BERT、ELMo 等。 (NLP 如何破解遷移學習)– Jay Alammar – 將機器學習一次一個概念視覺化
使用 TensorFlow Serving 和 Docker 快速提供 ML 服務
以人為本的人工智慧
Keras 作為 TensorFlow 的簡化介面:教程
使用 Tensorflow 和 ZeroMQ 在生產環境中為 Google BERT 提供服務 · 韓曉科技部落格 - 深度學習、NLP、AI
用於零樣本遷移的多語言句子嵌入-在 93 種語言上應用單一模型 |林恩人工智慧
使用gunicorn和supervisor使用nginx部署flask應用程式
電腦科學系:學士和碩士課程模組手冊
14 個 NLP 研究突破可應用於您的業務
插圖 BERT、ELMo 等。 (NLP 如何破解遷移學習)– Jay Alammar – 將機器學習一次一個概念視覺化
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CS294-158 深度無監督學習 2018 年春季
使用自訂資料集在 Google Colab 中進行物件偵測
使用 Matplotlib 為資料科學家提供進階視覺化
FavioVazquez/ds-cheatsheets:統治世界的數據科學備忘單列表
深入研究卷積神經網路背後的數學
使用大數據平台中的機器學習進行電信客戶流失預測
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ICLR 2019 的 8 大趨勢
插圖 Word2vec – Jay Alammar – 一次視覺化機器學習一個概念
Google人工智慧部落格:Transformer-XL:釋放注意力模型的潛力
TensorFlow 和反光帶:為什麼我籃球打不好?
使用 LSA、PLSA、LDA 和 lda2Vec 進行主題建模
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訓練神經網路的秘訣
實踐量子運算 |傑出的
dennybritz/強化學習:強化學習演算法的實現。 Python、OpenAI Gym、Tensorflow。 Sutton 的書和 David Silver 的課程附帶的練習和解決方案。
權重無關的神經網絡
從零開始的變形金剛|彼得·布洛姆
插圖變壓器 – Jay Alammar – 一次視覺化機器學習一個概念
插圖 GPT-2(視覺化 Transformer 語言模型)– Jay Alammar – 一次視覺化機器學習一個概念
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生產就緒的 Docker 映像
史蒂文·約翰遜《好創意從何而來》中的重要教訓
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為 Tensorflow 服務模型編寫通用 TensorFlow 服務用戶端
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谷歌人工智慧部落格:XTREME:用於評估跨語言泛化的大規模多語言多任務基準
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佐治亞理工學院數據科學馬球俱樂部:以人為本的人工智慧、深度學習解釋和視覺化、網路安全、大圖視覺化和挖掘 |佐治亞理工學院|亞特蘭大, GA 30332, 美國
薩拉·羅賓遜
常見的統計檢定是線性模型(或:如何教導統計數據)
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Fast Forward Labs:神經網路如何學習?
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Memkite – 使用 Metal 和 Swift 開發的 iOS 深度學習(在 iPhone 6S 上測試)、tvOS 和 OS X |孟凱特
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火炬|視覺注意的循環模型
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賈森·約辛斯基
野生ML |關於機器學習、深度學習和 NLP 的部落格。
入門 — TensorFlow
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機智 — 入門
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ujjwalkarn/機器學習教程
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神經視覺 |神經網路的互動式介紹
Learning_tensorflow/word2vec.md 位於 master · chetannaik/learning_tensorflow
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使用 Python 掌握機器學習的 7 個步驟
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Eric Jang:2016NIPS總結
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Predictron,「The Predictron:端到端學習與規劃」的 Tensorflow 實作,下載predictron的源碼_GitHub_幫酷
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Q/A系統——深度學習(2/2)——成為人類
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神經網路中的可視化活化函數 - dashee87.github.io
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