1.DeepL博客我们将为你更新我们的想法&创新为DeepL Voice 欢呼:即时语音翻译 终于等到了 DeepL Voice。从在线会议到面对面交流,了解实时、安全的人工智能语音翻译如何为您的业务带来变革。 作者:DeepL Team 2024年9月11日 人工智能通信工具推动零售业增长,实现全球成功 立即通过 DeepL 的《零售业管理指南》,了解如何实现全球业务的飞跃式增长。 https://www.deepl.com/blog

2.论文翻译DeepLearningdeeplearning学术写作翻译【论文翻译】Deep Learning Yann LeCun? Yoshua Bengio? Geoffrey Hinton 深度学习 Yann LeCun? Yoshua Bengio? Geoffrey Hinton Abstract Deep learning allows computational models that are composed of multipleprocessinglayers to learn representations of data with multiple levels of abstraction. These https://blog.csdn.net/diaokui2312/article/details/107746725

3.DeepLearning教程翻译米罗西非常激动地宣告,Stanford 教授 Andrew Ng 的 Deep Learning 教程,于今日,2013年4月8日,全部翻译成中文。这是中国屌丝军团,从2月20日战役打响之日,经过 50 天的团结奋战,取得的全面彻底的胜利。 此次战役的巨大胜利,之所以令人激动,有三方面的原因。 https://www.cnblogs.com/zhehan54/p/7083402.html

4.Bengio授权北京大学张志华老师团队负责翻译的《DeepLearningDeep Learning 中文翻译 就经过3多个月,我们终于完成了翻译草稿。当然这是草稿中的草稿,我们会不断改进,就像梯度下降一样,要迭代好几轮才能找的一个不错的解。 目前的版本是直译版,尽可能地保留原书中的每一个字。 如 Inventors have long dreamed of creating machines that think. This desire dates back tohttp://www.360doc.com/content/16/1222/21/20558639_616920451.shtml

5.[DeeplearningAI笔记]序列模型3.6Bleu得分/机器翻译得分指标即如果机器翻译的长度大于人工翻译输出的长度,BP=1,而其他情况下 BP 的定义会遵从一个式子,从而减小 Bleu 得分的值。 Bleu 得分是一个单一实数评价指标,其在机器翻译和图片描述中应用广泛,用以评价机器生成的语句和实际人工生成的结果是否相近。 参考资料 https://cloud.tencent.com/developer/article/1679650

6.2神经网络与深度学习(NeuralNetworksandDeepLearning)《神经网络与深度学习》 NeuralNetworksandDeepLearning https://nndl.github.io/ 邱锡鹏 xpqiu@ 2020 年3 月7 日 序 很高兴为邱锡鹏教授的《神经网络与深度学习》一书写个序. 近年来由于阿尔法围棋战胜人类顶级高手新闻的轰动效应,让人工智能一 下子进入了寻常百姓家,成为家喻户晓的热词. 阿尔法围棋之所以能取得https://max.book118.com/html/2021/0710/8060137027003120.shtm

7.GitHubexacity/deeplearningbookDeep Learning 中文翻译 在众多网友的帮助和校对下,中文版终于出版了。尽管还有很多问题,但至少90%的内容是可读的,并且是准确的。 我们尽可能地保留了原书Deep Learning中的意思并保留原书的语句。 然而我们水平有限,我们无法消除众多读者的方差。我们仍需要大家的建议和帮助,一起减小翻译的偏差。 https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese/

8.《DeepLearning》中文印前版开放下载,让我们向译者致敬机器之心在众多网友的帮助和校对下,草稿慢慢变成了初稿。尽管还有很多问题,但至少 90% 的内容是可读的,并且是准确的。我们尽可能地保留了原书 Deep Learning 中的意思并保留原书的语句。 然而我们水平有限,我们无法消除众多读者的方差。我们仍需要大家的建议和帮助,一起减小翻译的偏差。 https://www.jiqizhixin.com/article/2647

9.完整的深度学习论文导引https://github.com/songrotek/Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap 深度学习基础及历史 1.0书 [0]深度学习圣经★★★ 本吉奥,Yoshua,Ian J. Goodfellow和Aaron Courville。“深入学习”。麻省理工学院出版社(2015年)。 https://github.com/HFTrader/DeepLearningBook/raw/master/DeepLearningBook.pdf 1.1报告https://www.douban.com/note/632733952/

10.deeplearningai官网,专注于人工智能领域的在线课程学习平台《神经网络与深度学习》(Neural Networks and Deep Learning):由 deeplearning.ai 提供的免费课程,介绍了神经网络和深度学习的基本概念和原理。 《深度学习入门:基于Python的实践》(Deep Learning for Coders):由 fast.ai 提供的课程,着重于以实践为导向的深度学习入门,帮助学习者快速掌握深度学习的实际应用。 https://feizhuke.com/sites/deeplearning-ai.html

11.科学网—综述:自主式水下机器人的路径规划算法Deep Learning Based Hand Gesture Recognition and UAV Flight Controls Bin Hu, Jiacun Wang. http://www.ijac.net/en/article/doi/10.1007/s11633-019-1194-7 https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-019-1194-7 中文导读: 美国蒙莫斯大学:基于深度学习的手势识别及无人机控制 https://blog.sciencenet.cn/blog-749317-1240442.html

12.DeepLearning(吴恩达)深度学习概论第一周 神经网络导论(Introduction to Deep Learning) 1.2 什么是神经网络(What ) 由例子引入:房子价格的估计 简单的神经网络:由一个神经元组成,输入x,经过神经元,输出y ReLU函数(Rectified Linear Unit):线性整流函数 ,作为神经元的**函数。 基本的神经网络:通过输入不同的特征(x1,x2,x3,x4),通过神经网络,https://www.pianshen.com/article/44731049011/

13.数据驱动软测量深度学习调研(QingqiangSunandZhiqiangGeA Survey on Deep Learning for Data-driven Soft Sensors (Qingqiang Sun and Zhiqiang Ge, Senior Member, IEEE) 本文是来自浙江大学葛志强教授团队21年的一篇关于深度学习软测量的综述,文章详细总结了当前深度学习在软测量领域的各项工作以及未来的研究热点及展望。 https://www.jianshu.com/p/95f3d67d40f9

14.什么是深度学习(DeepLearning)深度学习(Deep Learning)是机器学习的一个子集,而机器学习是人工智能的一个分支,它使计算机能够从数据中学习并执行通常需要人类智能才能完成的任务。深度学习使用人工神经网络,一种受人脑结构和功能启发的算法,可以从大量数据中学习并进行预测或分类。 深度学习的工作原理 https://www.tuidog.com/8481.html

15.DeepLearningDataSynthesisfor5GChannelEstimationsimParameters = hDeepLearningChanEstSimParameters(); carrier = simParameters.Carrier; pdsch = simParameters.PDSCH; Create a TDL channel model and set channel parameters. To compare different channel responses of the estimators, you can change these parameters later. channel = nrTDLChannel; channelhttps://www.mathworks.com/help/5g/ug/deep-learning-data-synthesis-for-5g-channel-estimation.html

16.哪五本机器学习的免费电子书,最受KDnuggets读者喜爱?雷峰网No.4 《深度学习》(Deep Learning) 该书由 Goodfellow、Bengio 和 Courville 一同合著,很快就要出版,不过在官网上有免费的电子版本。这本书的目标读者是学习机器学习专业的本科生及研究生,或是那些已经开始进军深度学习及人工智能产业的人。如果你是一名缺乏机器学习或统计学背景的软件工程师,但希望快速入门并在工作https://m.leiphone.com/category/ai/zmZZQlszC88HtL7e.html

17.学术长安华山论剑:“深度学习与大数据感知”国际研讨会专家观点对传统的解决方法中的种种问题,刘康老师指出“我们可以看到,基于Deep Learning的技术用分布式的知识表示形式能够有效改善传统符号处理中的语义鸿沟问题,而基于Deep Learning的端到端的知识问答系统能使得复杂的问答过程可学习,同时基于深度学习的文本生成是完成自然问答的有效途径。”至于基于深度学习的知识问答还存在的问题https://see.xidian.edu.cn/html/news/8904.html

18.最强通用棋类AI,AlphaZero强化学习算法解读Recall that systems like DeepBlue would rely on a human-defined “evaluation function”, which would take as an input the board state and output the “value” of the state. Nowadays, it’s extremely easy for DeepLearning models to take as an input an image and classify it as a dog orhttps://www.flyai.com/article/770

19.8个学习AI的网站(免费自学人工智能必备)学吧导航DeepLearningAI网站也是由人工智能和机器学习领域的权威吴恩达教授创建的在线学习平台,该网站提供与深度学习相关的各种课程和资源,深度学习是机器学习的一个子领域,专注于人工神经网络和深度神经网络。课程设计为初学者和有经验的实践者都可以使用,分为入门、中级、高级三个层次,涵盖一系列与深度学习有关的主题,包括神经https://www.xue8nav.com/2090.html

20.时代周刊揭晓全球100位AI人物!多位华人上榜AI领袖吴恩达(DeepLearning.AI创始人) 早在2012年,斯坦福大学教授吴恩达(Andrew Ng)向谷歌领导层提交了一份提案。他认为,谷歌应该利用大量的计算能力,在海量数据上训练神经网络,这是一种受大脑结构启发的人工智能系统。 他认为,这样有可能创造出通用人工智能(AGI)。十年前,这种讨论话题可能会给你贴上怪人的标签。吴恩达表示http://www.bianews.com/news/details?id=163787

21.15个开源的顶级人工智能工具51CTO博客Deeplearning4j是一个 java 虚拟机(JVM)的开源深度学习库。它运行在分布式环境并且集成在 Hadoop 和 Apache Spark 中。这使它可以配置深度神经网络,并且它与 Java、Scala 和 其他 JVM 语言兼容。 这个项目是由一个叫做 Skymind 的商业公司管理的,它为这个项目提供支持、培训和一个企业的发行版。 https://blog.51cto.com/u_16161240/6655120

22.全球AI网站汇总思维导图模板DeepAI DeepAI 提供了一套使用 AI 来增强您的创造力的工具。为天生具有创造力的人类提供的人工智能人民网AIGC-X 传播内容认知全国重点实验室、中国科学技术大学、合肥综合性国家科学中心人工智能研究院该工具在一个易于使用的应用程序中提供自动字幕、字幕翻译、配音、AI画外音、录音和文本生成。 httpshttps://www.processon.com/view/6459dd33b32d8e579cd939cc

23.15款热门的开源人工智能软件控件新闻它的过人之处在于:无论是只有CPU工作,还是单科GPU,或是或多颗GPU,亦或是多台机器配备多颗GPU工作,它的性能都十分优秀。虽然微软主要用它进行语音识别的研究,但它还可以进行机器翻译、图像识别、图像抓取、文本处理、语言识别与语言建模等工作。 3.Deeplearning4jhttps://www.evget.com/article/2016/9/18/24919.html

24.RegressionandClassificationCourse(DeepLearning.AI)Learn the fundamentals of machine learning with Andrew Ng in this updated 3-course Specialization by DeepLearning.AI and Stanford Online. Build and train models using Python, NumPy, and scikit-learn for real-world AI applications. Ideal for beginners.https://www.coursera.org/learn/machine-learning

25.Python实现简单的机器翻译模型希望对初入NLP/DeepLearning的童鞋有所帮助~ 废话不多说,直接进入正题~~~ 相关文件 百度网盘下载链接:https://pan.baidu.com/s/1y3KcMboz_xZJ9Afh5nRkUw 密码: qvhd 参考文献 官方英文教程链接: http://pytorch.org/tutorials/intermediate/seq2seq_translation_tutorial.html https://m.w3cschool.cn/article/7456423.html

26.实践NLP领域的Transformer在机器翻译上的应用更多CV和NLP中的transformer模型(BERT、ERNIE、ViT、DeiT、Swin Transformer等)、深度学习资料,请参考:awesome-DeepLearning 更多NLP应用模型(BERT系列等)请参考:PaddleNLP 2. Transformer 原理解读 Transformer 是论文 Attention Is All You Need 中提出的用以完成机器翻译(Machine Translation)等序列到序列(Seq2Seq)学习https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2311016