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
正则化理论
泛化理论
学习可解释性
收敛性理论
学习模型的复杂度
一阶优化方法
高阶优化方法
启发式学习优化
进化深度学习
离散优化问题
非凸优化
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
深度学习聚类
深度学习回归
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卷积网络
新型结构
注意力机制
模型压缩
自监督学习
目标检测中的高级技巧
无监督学习
图神经网络
元学习
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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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机器学习与深度学习概述
Python 编程与统计基础
回归与逻辑回归
决策树
模型选择和交叉验证
聚类分析
随机森林和boosting
人工神经网络
TensorFlow 和 Keras
深度学习中的超参数
卷积神经网络
RNN 与LSTM
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绪论
矩阵型分类学习
多视角学习
不平衡数据分类学习
集成学习
深度学习
应用案例
脑电信号自动情感识别
基于语音的生物认证系统
面向图像分类的半监督学习系统
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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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深度学习线性代数入门
概率论基础
神经网络
训练前馈神经网络
用PyTorch 实现神经网络
超越梯度下降
卷积神经网络
嵌入和表示学习
序列分析模型
生成模型
模型解释方法
记忆增强神经网络
深度强化学习
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迈向可扩展性的第一步
Scikit-learn 中的可扩展性
实现快速SVM
神经网络与深度学习
用Tensorflow 进行深度学习
大规模分类和回归树
大规模无监督学习
分布式环境-Hadoop 和Spark
Spark 机器学习实践
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Tensorflow 概述
基础篇
安装与环境配置
基础
模型建立与训练
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Tensorflow 模型导出
Tensorflow Serving
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TensorFlow.js
大规模训练篇
分布式训练
使用TPU 训练Tensorflow 模型
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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
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图执行模式下的Tensorflow2
tf.GradientTape 详解
Tensor...
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初识Tensorflow
你的第一个分类器
Tensorflow 工具箱
猫和狗
探索文本含义
利用机器学习赚钱
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