机器学习 + 深度学习 + 计算机视觉 + 自然语言处理: 原理, 实践以及应用 --- 干货分享（持续更新…）

最新推荐文章于 2025-10-06 23:05:36 发布
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#Deep Learning #Machine Learning #Computer Vision #NLP

本文汇总了多个知名机构的深度学习与机器学习课程资源，包括Stanford和Udacity的课程，以及多个深度学习专题教程。此外，还推荐了一系列关于计算机视觉和自然语言处理的优质博客，深入探讨了强化学习、马尔可夫决策过程以及生成对抗网络等主题。
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【NLP】第 1 章：机器学习和深度学习的基础知识（Pytorch）
sikh_0529的博客
09-28 4297
因为我们希望我们的模型能够对以前从未见过的数据做出良好的预测，所以我们可以在测试损失最小化的点停止训练我们的模型。在过去的几十年里，我们相互交流的方式已经转移到数字领域，因此，这些数据可以用来构建模型，从而改善我们的在线体验。权重在一起可以让我们学习更复杂的参数，最终，我们的最终预测仍然是权重和特征的线性乘积的组合。如果我们希望我们的神经网络学习一个真正复杂的非线性函数，那么我们必须在我们的模型中引入一个非线性元素。在本章中，我们介绍了机器学习和神经网络的基础知识，以及在这些模型中使用文本转换的简要概述。
深度学习与NLP 深度学习|机器学习|人工智能 精品视频教程合集分享
lqfarmer的博客
08-12 4848
写 在 前 面 深度学习与NLP是一个专注分享深度学习技术、NLP领域技术、资讯的专业平台，到目前为止，我们已经分享了20期有关深度学习、NLP、机器翻译等视频教程或视频资源。为了方便大家选择合适自己需求的课程学习，这里对往期分享的视频资源做了整理，推出一套视频资源合集。干货有点多，建议收藏，慢慢学习。 获取更多深度学习最新资讯快速通道： 获取最新消息快速通道 - lqfar
一文吃透！机器学习、深度学习、强化学习大揭秘
最新发布
大雨的博客
10-06 1560
本文系统比较了人工智能领域的三大核心技术：机器学习、深度学习和强化学习。1）机器学习作为基础，通过数据驱动方式学习模式，适用于传统预测分类任务；2）深度学习利用多层神经网络自动提取特征，在图像、语音处理等领域表现突出；3）强化学习通过环境交互和奖励机制优化策略，擅长动态决策问题。三者各具特色：机器学习模型简单但依赖特征工程，深度学习自动特征提取但需要大量数据，强化学习无需标注但训练复杂。实际应用中它们常相互融合，如自动驾驶结合三者优势。
机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理及应用案例——干货分享（持续更新......）
热门推荐
aibotlab的博客
04-23 3万+
机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理及应用案例——干货分享（持续更新……）author@jason_ql http://blog.youkuaiyun.com/lql07161、机器学习/深度学习1.1 对抗生成网络GAN【2017.04.21】 对抗生成网络GAN变种大集合 【链接】 资源 | 生成对抗网络及其变体的论文汇总 【链接】 生成对抗网络(GAN)图片编辑
NLP&深度学习：近期趋势概述
weixin_30347009的博客
09-21 275
NLP&深度学习：近期趋势概述 摘要：当NLP遇上深度学习，到底发生了什么样的变化呢？ 在最近发表的论文中，Young及其同事汇总了基于深度学习的自然语言处理（NLP）系统和应用程序的一些最新趋势。本文的重点介绍是对各种NLP任务（如视觉问答（QA）和机器翻译）最新技术（SOTA）结果的回顾和比较。在这篇全面的综述中，你可以详细了解NLP深度学习的过去，现在和未来。此外，你...
人工智能涵盖的技术
weixin_38692258的博客
09-21 510
人工智能
智能驾驶高阶应用-纯干货机器视觉CV研发级开发实战 机器学习-深度学习-机器视觉
04-16
从机器学习，深度学习，再到机器智能视觉，整体课程容的前瞻性和难度是非常具有挑战的，需要同学们有非常深厚的技术功底，和攻坚克难的毅力才能完全的掌握精髓。课程在理论分析和实践上都很有深度，在课程的体系构建...
机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、各种算法等AI领域相关技术的路线、教程、干货分享。笔记有：机器学习实战.zip
02-21
在AI领域，机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）以及各种算法是核心技术，它们在推动人工智能的发展中扮演着至关重要的角色。这些技术不仅改变了我们处理数据的方式，还引领了诸如自动驾驶、...
机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、各种算法等AI领域相关技术的路线、教程、干货分享 笔记有：机器学习实战、剑指Offer、cs231n、cs131、吴恩达机器学习、cs224n、pytho
08-10
它涉及多个分支领域，如机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉等。这些领域不仅为各行各业带来了革命性的变化，也成为了全球科研人员和工程师关注的焦点。为了帮助对AI感兴趣的读者更深入地了解和掌握相关...
AILearners：机器学习，深度学习，自然语言处理，计算机视觉，各种算法等AI领域相关技术的路线，教程，干货分享。笔记有：机器学习实战，剑指提供，cs231n，cs131，吴恩达机器学习， cs224n，python自然语言处理实战
02-03
在这里我们一起学习，互相督促，一起装逼〜我们更新的一些AI相关的笔记〜包括算法，机器学习，深度学习，自然语言处理，之后也会更新更多的笔记让大家一起学习〜 AIMI-CN AI学习交流群（里面有各种AI相关的资源）...
Python-深度学习面试宝典含数学机器学习深度学习计算机视觉自然语言处理和SLAM等方向
08-11
深度学习面试宝典（含数学、机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理和SLAM等方向）
一分钟看懂人工智能/机器学习/计算机视觉/自然语言处理等应用 图解
独步天秤的博客
12-19 3892
之前看到的一篇文章，不知道原文在哪，如有侵权请告知。
机器学习与深度学习的区别
与时俱进，一专多能。
09-12 3322
深度学习是机器学习的一个子集，主要使用了一种特定类型的模型——神经网络，特别是多层次的神经网络（也称为深度神经网络）。深度学习的概念在20世纪60年代已有雏形，但直到2006年，随着科技的发展，特别是在计算能力和数据可用性方面的突破，深度学习才开始获得广泛关注。3. 计算需求：深度学习通常需要更强大的计算资源和更多的数据来训练有效的模型，而传统的机器学习方法可能不需要那么多资源。总的来说，深度学习是机器学习的一个高级分支，专注于通过神经网络解决复杂的、高维度的分析问题。
机器学习和深度学习
w_t_y_y的博客
01-03 1364
特性机器学习 (ML)深度学习 (DL)数据需求相对较少的数据可以有效训练需要大量数据才能达到较好的效果特征工程需要人工提取特征能自动提取特征计算资源相对较低，普通计算机即可需要强大的计算资源（如GPU）模型复杂度模型较简单，易于理解和调试模型非常复杂，训练和调优较为困难应用领域适用于较简单或数据较少的任务适用于复杂任务，特别是图像、语音、NLP性能对简单问题表现良好对复杂问题（如图像、语音）表现卓越。
1.1关于机器学习和深度学习
over_thinker的博客
11-13 8879
目录 一.前景 二.机器学习 三.分类与回归问题 四.深度学习 一.前景 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。 二.机器学习 1.什么是机器学习？ 为了实现人工智能，专门研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为，以获得知识与技能。是通过以往的经验，即数据，学习数据内部的逻辑，并将学到的逻辑应用在新数据上，进行预测。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。 2.机器指的是什么？ 机器指...
机器学习之深度学习简介
qq_46556714的博客
06-17 6927
深度学习（Deep learning）是机器学习的一个分支领域,其源于人工 神经网络的研究。 深度学习广泛应用在计算机视觉,音频处理,自然语言处理等诸多领 域。 人工神经网络（Artificial Neural Network），以数学模型模拟神经 元活动，是基于模仿大脑神经网络结构和功能而建立的一种信息处理系 统。 生物神经细胞结构感知器模型前向传播（Forward Propagation），从输入经过一层层隐层计算得 到输出的过程，也就是加权求和，然后经过一个激活函数。 反向传播（Backward
机器学习与深度学习
分享学习期间的笔记心得
05-08 1873
随着网络的加深，卷积核能够自动学习到更高层次的语义特征，如物体的形状、部分等。然而，传统的 RNN 存在梯度消失和梯度爆炸的问题，长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）是对 RNN 的改进，它们通过引入门控机制来控制信息的流动，能够更好地处理长序列数据，记住更长时间范围内的信息，在语音识别、时间序列预测等任务中有着广泛的应用。例如，在房价预测问题中，我们有房子的面积、位置、户型等特征数据，以及对应的实际售价（标签），模型学得这些特征与售价之间的关系后，就可以对新的房子进行价格预测。
机器学习和深度学习概述
m0_53370147的博客
07-29 3912
学习笔记
机器学习和深度学习的区别
richard_yuu的博客
04-15 3028
机器学习和深度学习在原理、应用和实现方式上存在着显著的区别。机器学习依赖于人工设计的特征提取器，而深度学习则通过深度神经网络自动学习特征表示。这使得深度学习在处理复杂任务时具有更强的适应性和灵活性。然而，这并不意味着机器学习已经过时或被深度学习所取代，它们各自在不同的应用场景中发挥着重要的作用。随着技术的不断发展，我们相信机器学习和深度学习将在更多领域展现出更大的潜力。
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