Deep Residual Learning for Image Recognition原版及翻译及笔记， 博客参考：https://blog.csdn.net/m0_46384757/article/details/125054695 resnet代码参考：https://download.csdn.net/download/m0_46384757/85503785

有各种各样的NLP问题可以用图结构最好地表达。基于图的深度学习技术(即图神经网络(GNNs))在建模非欧氏数据(如图)方面的巨大优势，为解决具有挑战性的图类NLP问题打开了一扇新的大门，并取得了巨大的成功。尽管取得了成功，但在图上的深度学习(DLG4NLP)仍然面临许多挑战(如自动图的构造、复杂图的图表示学习、复杂数据结构之间的映射学习)。 本教程将介绍深度学习技术在自然语言处理中的应用，包括自然语言处理的自动图构造、自然语言处理的图表示学习、自然语言处理的基于GNN的高级模型(如graph2seq和graph2tree)，以及GNN在各种自然语言处理任务中的应用(如机器翻译、图像处理和图像处理)。自然语言生成、信息提取和语义解析)。此外，还将包括实践演示会议，以帮助听众获得应用GNNs解决具有挑战性的NLP问题的实际经验——使用我们最近开发的开源库Graph4NLP，这是第一个为研究人员和实践者提供的用于各种NLP任务的轻松使用GNNs的库。

深度学习在 医学图像处理，病灶识别，药品开发等方面的应用； 实例是用python实现； 药品开发部分涉及到的lib 和model下载后配置好环境可以直接使用；

control-systems-and-reinforcement-learning.pdf 控制系统与强化学习.pdf

自我监督预测的好奇心驱动探索 在ICML 2017中 ， ， ，加州大学伯克利分校 这是我们基于ICLS 基于张量流的实现，该。 当来自环境的外部奖励稀疏时，想法是用内在的基于好奇心的动机（ICM）来培训代理商。 令人惊讶的是，即使环境中没有可用的奖励，您也可以使用ICM，在这种情况下，代理仅出于好奇而学会探索：“没有奖励的RL”。 如果您发现这项工作对您的研究有用，请引用： @inproceedings{pathakICMl17curiosity, Author = {Pathak, Deepak and Agrawal, Pulkit and Ef

Andrew Ng 机器学习课件，方便不能上外网的网友参考使用

Richard Sutton and Andrew Barto 的经典书籍《Reinforcement Learning- an introduction》。阅读本书是学习强化学习之路上不可避免的一环。而本书是经过两次修改2018年的最新版本。同时推荐youtube上面Alpha Go项目组David Silver的教学视屏，搭配学习，效果更佳哦~

角2-烧瓶 Backend Frontend 带有python烧瓶后端的简单angular2应用程序（用于学习angular2） Dockerized版本： 当前版本正在使用nginx提供静态文件。 在项目根目录中执行docker-compose up 导航到http://localhost:3000并使用admin:admin登录 信息 backend目录包含带有简单身份验证方法的烧瓶后端 front目录包含基于的angular2前端 用法 克隆仓库 git clone --depth 1 https://github.com/ansrivas/angular2-flask.git

PyTorch中的PeleeNet 该存储库包含用于“ ”的peleenet（在PyTorch中）。 从修改而成”。 接触 欢迎任何讨论或关注！ 引文 如果您发现本文对您的研究有用，请考虑引用： @article{wang2018pelee, title={Pelee: A Real-Time Object Detection System on Mobile Devices}, author={Wang, Robert J and Li, Xiang and Ao, Shuang and Ling, Charles X}, journal={arXiv preprint arXiv:1804.06882}, year={2018} }

PyTorch问答 该存储库包含一些最重要的问题解答论文的实现。 这些实现以教程的形式进行，并且大致是所述论文的注释。 对于那些了解深度学习和NLP基础知识，想要开始阅读稍微复杂的论文并了解其实现方式的人来说，该存储库可能会有所帮助。 尽管我已尽力以简单的方式分解所有内容，但该存储库还假定您对PyTorch基础有所了解。 问题回答 问答是一项重要的任务，基于此，可以判断NLP系统和AI的智能。 QA系统将给出有关某个主题的简短段落或上下文，并根据文章内容提出一些问题。 这些问题的答案是上下文的跨度，也就是说，它们可以直接在文章中找到。 为了训练这样的模型，我们使用数据集。 入门 名为“ QA的