Deep Learning Indaba𝕏 South Africa - #indabaX

Deep Learning - Foundations and Concepts

This book offers a comprehensive introduction to the central ideas that underpin deep learning. It is intended both for newcomers to machine learning and for those already experienced in the field. B

Deep Learning Monitor - Find new Arxiv papers, tweets and Reddit posts for you

深度学习中的动态：arXiv、Twitter、Reddit

Deep Learning for Simulation (SimDL)

ICLR 2021 工作坊

My deep learning | Блог про нейронные сети и машинное обучение

ブログにおけるニューロンネットワークと機械学習

Deep Learning with Python - Read Online

在线免费阅读《用Python进行深度学习》第三版。从基础到最先进的技术，使用你可以从浏览器运行的Python代码构建。

Practical Deep Learning for Coders - Practical Deep Learning

course.fast.ai 是一个在线人工智能课程平台，由 Jeremy Howard 和 Rachel Thomas 创立。该网站提供了一系列免费的深度学习课程，涵盖从基础知识到高级概念的各种主题。课程内容由行业专家和学术界权威人士教授，并以视频、文本和代码的形式呈现。 course.fast.ai 的课程以其实用性和可操作性而著称。课程内容紧跟业界最新发展，并注重培养学生的动手实践能力。学

Bayesian Deep Learning Workshop | NeurIPS 2021

BayesianDeepLearning.org 是一个专注于贝叶斯深度学习的网站。它提供了有关贝叶斯深度学习的教程、代码示例和资源。该网站由牛津大学的 Alexander J. Smola 和 Wrocław 科技大学的 Christopher M. Bishop 维护。 贝叶斯深度学习是一种将贝叶斯统计与深度学习相结合的方法。它允许在深度学习模型中引入不确定性，这可以提高模型的性能并使其更具

Keras: Deep Learning for humans

Keras.io 是一个综合性网站，为 Keras 深度学习库提供全面文档和资源。该网站由 Keras 团队维护，它提供了以下内容： * **文档：**详细的文档涵盖 Keras API、教程和示例代码，帮助用户快速上手并有效使用该库。 * **教程：**逐步指南，教授机器学习和深度学习的基本概念，并演示如何使用 Keras 构建和训练模型。 * **参考：**关于 Keras 功能和类的技术参

DebuggerCafe - Deep Learning, Machine Learning, Artificial Intelligence

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Deep Instinct | Deep Learning AI Cybersecurity Platform

Deep Instinct takes a prevention-first approach to stopping ransomware and other malware using the world’s first and only purpose-built, deep learning cybersecurity framework.

MIT Deep Learning 6.S191

Introtodeeplearning.com 是一个免费的在线资源，专门介绍深度学习的基础知识。该网站由斯坦福大学计算机科学副教授 Andrej Karpathy 创建。 该网站涵盖了深度学习的重要概念，包括： * 神经网络 * 反向传播 * 梯度下降 * 卷积神经网络 * 循环神经网络 它采用交互式方法，使用代码示例、可视化和练习问题来解释概念。该网站适合初学者和希望加深对深度学习理解的

DeepLIIF: Deep-Learning Inferred Multiplex Immunofluorescence for IHC Image Quantification

一步解决方案，用于染色解卷积/分离、细胞分割和定量的单细胞免疫组织化学（IHC）评分。

Geometric Deep Learning - Grids, Groups, Graphs, Geodesics, and Gauges

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DLnLD: Deep Learning and Linguistic Linked Data | DLnLD: Deep Learning and Linguistic Linked Data

LREC-COLING 2024研讨会

Graph Deep Learning Lab

布里松博士领导的图深度学习实验室研究图深度学习中的基本技术。这是一种结合图理论和深度神经网络的新框架，用于解决物理学、自然语言处理、计算机视觉和组合优化等复杂数据领域的问题。