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深度学习的理论基础与核心算法-Books


数学基础

深度神经网络的逼近基础理论

深度神经网络的函数逼近

深度神经网络的复杂函数逼近

深度神经网络与多尺度几何逼近系统

深度神经网络的构造理论

学习表征编码器的构造理论

多尺度几何深度网络理论

复杂深度学习网络

拟合问题

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非负矩阵深度学习分解

稀疏张量深度学习分解

线性方程组的深度学习求解

微分方程的深度学习求解

深度学习分类

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深度学习回归

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分布式机器学习-系统,工程与实战


分布式机器学习

集合通信

参数服务器之PS-Lite

Pytorch DataParrallel

Pytorch DDP 的基础架构

DDP的动态逻辑

Horovod

GPipe

Pytorch 流水线并行

PipeDream 之基础架构

PipeDream之动态逻辑

Megatron

Pytorch 如何实现模型并行

分布式优化器

分布式运行环境之静态架构

分布式运行环境之动态逻辑

分布式策略基础

MirroredStrategy

ParameterServerStrategy

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深度学习系统设计-理论与实践


人工智能系统概述

神经网络基础

深度学习框架基础

矩阵运算与计算机体系结构

深度学习的编译与优化

分布式训练算法与系统

异构计算集群调度与资源管理系统

深度学习推理系统

自动机器学习系统

强化学习系统

模型压缩与加速

人工智能安全与隐私

人工智能优化计算机系统

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简明的Tensorflow2-Books


Tensorflow 概述

基础篇

安装与环境配置

基础

模型建立与训练

常用模块

部署篇

Tensorflow 模型导出

Tensorflow Serving

Tensor flowLite

TensorFlow.js

大规模训练篇

分布式训练

使用TPU 训练Tensorflow 模型

扩展篇

Tenforflow Hub 模型复用

Tensorflow Datasets 数据集载入

Swift for Tensorflow

Tensorflow Quantum :混合量子-经典机器学习

高级篇

图执行模式下的Tensorflow2

tf.GradientTape 详解

Tensor...

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