个人阅读的Deep Learning方向的paper整理

最新推荐文章于 2025-12-16 22:32:25 发布
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#深度学习

深度学习笔记 个人阅读的Deep Learning方向的paper整理
羞羞滴小朋友
09-15 7758
整理和语音相关的资料。 参考：https://blog.youkuaiyun.com/chenriwei2/article/details/38064555 一 RNN 1 Recurrent neural network based language model   RNN用在语言模型上的开山之作   2 Statistical Language Models Based on Neural N...
【深度学习笔记】个人阅读的Deep Learning方向的paper整理
1983的专栏
07-23 8828
转载来源： 人阅读的Deep Learning方向的paper整理 个人阅读的Deep Learning方向的paper整理，分了几部分吧，但有些部分是有交叉或者内容重叠，也不必纠结于这属于DNN还是CNN之类，个人只是大致分了个类。目前只整理了部分，剩余部分还会持续更新。 一 RNN 1 Recurrent neural network based language
labml.ai Deep Learning Paper Implementations (带注释的 PyTorch 版论文实现)
程永强
12-15 1799
labml.ai Deep Learning Paper Implementations (带注释的 PyTorch 版论文实现)
Deep Learning方向的paper整理
Focusing on your own Mind :) －> 站在巨人的肩膀上
11-28 1105
http://hi.baidu.com/chb_seaok/item/6307c0d0363170e73cc2cb65 个人阅读的Deep Learning方向的paper整理，分了几部分吧，但有些部分是有交叉或者内容重叠，也不必纠结于这属于DNN还是CNN之类，个人只是大致分了个类。目前只整理了部分，剩余部分还会持续更新。 一 RNN 1 Recurrent n
labml.ai Deep Learning Paper Implementations
Highlight_Jin的博客
07-07 2094
github地址：https://github.com/labmlai/annotated_deep_learning_paper_implementations。可视化网站：https://nn.labml.ai/
深度学习论文实现大全:annotated_deep_learning_paper_implementations项目解析
2401_87458778的博客
10-08 1346
labmlai/annotated_deep_learning_paper_implementations项目为深度学习爱好者提供了一个全面、详细的论文实现库。无论你是学生、研究者还是工程师,都可以从中获益。随着项目的不断更新,它必将成为深度学习社区的重要资源。
Deep Learning方向的paper
深藏功与名
03-06 2703
个人阅读的Deep Learning方向的paper整理，分了几部分吧，但有些部分是有交叉或者内容重叠，也不必纠结于这属于DNN还是CNN之类，个人只是大致分了个类。目前只整理了部分，剩余部分还会持续更新。 一 RNN 1 Recurrent neural network based language model   RNN用在语言模型上的开山之作
Paper reading (二十)：Deep Learning for Genomics: A Concise Overview
wxw060709的专栏
09-29 1490
论文题目：Deep Learning for Genomics: A Concise Overview scholar 引用：19 页数：40 发表时间：2018.05 发表刊物：Genomics 作者：Tianwei Yue,Haohan Wang 摘要： This data explosion driven by advancements in genomic research...
deeplearning.ai课程知识点整理
mikelkl的博客
12-29 4729
Neural Networks and Deep Learning Introduction to deep learning Neural Networks Basics Logistic Regression as a Neural Network Computation graph 神经网络的计算过程由正向传播（forward propagation ）来进行前向计...
精选资源
annotated_deep_learning_paper_implementations::brain: 深度学习论文的实现教程，附有并排注释； 包括转换器（原始、xl、开关、反馈、vit）、优化器（adam、radam、adabelief）、gans（dcgan、cyclegan、stylegan2）、强化学习（ppo、dqn）、capsnet、蒸馏等
08-03
这是神经网络和相关算法的简单 PyTorch 实现的集合。 这些实现都记录在案，并附有说明， 将它们呈现为并排格式的笔记。 我们相信这些将帮助您更好地理解这些算法。 我们几乎每周都在积极维护这个 repo 并添加新的...
精选资源
颜色分类leetcode-plantvillage_deeplearning_paper_analysis:植物村_deeplearning_
07-06
Deep Learning for Image-Based Plant Disease Detection的论文上下文中的代码和结果 ####代码组织所有实验配置的代码都排列在三个不同级别的目录结构中。 第一层基于深度神经网络架构的选择，分为： 亚历克斯网 ...
deep-learning-for-signal-white-paper.pdf
08-15
Deep Learning for Signal Processing with MATLAB。Deep learning networks have been used for image classification for many years, but they are powerful tools for signal data as well. A deep learning ...
【文献阅读】DP-Site：一种基于双重深度学习的蛋白质-肽相互作用位点预测方法
weixin_42038527的博客
12-16 773
研究团队开发了一款名为DP-Site的AI工具，仅需分析蛋白质的氨基酸序列（“设计图”），就能精准锁定小分子药物的潜在“靶点”。DP-Site的核心创新在于其 “双专家会诊”模式。一位是“图像专家”，擅长分析序列的局部结构特征；另一位是“语义专家”，擅长理解序列的全局上下文信息。两者协同工作，使其预测综合性能（F1分数）达到0.661，超越此前所有方法。
基于知识图谱+深度学习的大数据NLP医疗知识问答可视化系统（全网最详细讲解及源码/建议收藏）
未来社会二十年发展的核心技术趋势由ABCD四个字母组成，分别是AI（人工智能）、BlockChain（区块链）、Cloud（云）、和Data（大数据）每一次进步都有新的认知和感触
12-15 1113
本文详细介绍了一个基于知识图谱与深度学习的医疗问答系统。系统采用Neo4j存储医疗知识图谱，使用Aho-Corasick算法进行高效多模式匹配，并整合了BERT+LSTM+CRF深度学习模型。实现流程包括数据爬取、清洗、实体识别、知识图谱建模等步骤，最终构建了一个具有可视化界面的Flask应用。系统支持自然语言问答，能自动存储交互记录到SQL数据库。文章还详细说明了所需的软件环境配置（JDK1.8、Neo4j4.4.5等）和项目目录结构，为开发者提供了完整的实现方案和技术细节。
基于深度学习的肾结石检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)
ningfoshao8678的博客
12-16 941
本文介绍了基于YOLO目标检测算法开发的肾结石检测系统。该系统支持图片、视频、文件夹批量及摄像头实时检测，包含用户登录、多模型切换等功能。技术栈采用Python3.10、PyQt5和SQLite，对比了YOLOv5/v8/v11/v12四种模型性能，其中YOLO12n精度最高(mAP40.6%)，YOLO11n速度最快(56.1ms)。系统在17000张肾脏影像数据集上训练，mAP@0.5达90%，F1值0.86，能有效识别肾结石位置并显示置信度。
深度学习理论与实战：反向传播、参数初始化与优化算法全解析
2501_92613722的博客
12-16 853
深度学习训练核心闭环：精准算梯度、合理初始化参数、高效更参数 反向传播：链式求导为基，从损失反向回溯算梯度，附 Sigmoid 实例 参数初始化：讲手动 / 经典方法，Module 初始化技巧与核心原则、选择 优化算法：SGD 为基，动量法 / Adagrad/RMSProp/Adadelta/Adam 解析与对比 核心总结：反向传播、初始化、优化算法要点及训练细节
【深度学习新浪潮】用AI工具解析美联储新闻，搭建量化投资分析流水线
最新发布
智能守恒_HengAI
12-16 345
用AI工具解析美联储新闻，本质是将“定性政策信号”转化为“定量分析指标”，让投资决策更高效、更客观。本文搭建的流水线仅需50行核心代码，即可实现从新闻采集到资产预测的全流程自动化。未来可进一步优化的方向：一是引入大语言模型（如GPT-4o）做政策文本深度解读，挖掘“点阵图分歧”“官员立场博弈”等隐性信息；二是接入实时交易数据，构建“新闻→信号→交易”的闭环策略。
基于YOLO11-seg的白蚁种类智能识别与分类系统——利用深度学习技术实现白蚁图像分割与多类别精准识别
Dekesas9695的博客
12-15 626
本研究基于YOLO11-seg算法开发了一种高效、准确的白蚁种类智能识别与分类系统，实现了对白蚁图像的精确分割与多类别精准识别。通过构建高质量的数据集、优化模型架构和训练策略，我们的系统在多种白蚁种类和复杂环境条件下都表现出优异的性能。在技术层面，本研究的主要贡献包括：构建了包含多种白蚁种类的高质量数据集，为白蚁识别研究提供了宝贵的资源。成功将YOLO11-seg算法应用于白蚁识别任务，实现了同时进行目标检测和实例分割，提高了识别精度。
annotated_deep_learning_paper_implementations
07-10
在深度学习领域，许多研究论文的实现可以通过带有详细注释的开源项目来理解。以下是一些提供这些资源的平台和项目： 1. **Papers with Code** 是一个综合性的平台，不仅列出了大量深度学习论文，还提供了与之对应的代码实现，并且通常附有详细的解释[^1]。该网站将论文、代码以及性能指标结合在一起，便于用户比较和学习。 2. **GitHub** 上存在多个专注于注释实现的仓库。例如： - **Deep Learning Papers Explained**（https://github.com/hindupuravinash/the-gan-zoo）是一个专门对生成对抗网络（GANs）相关论文进行总结并提供代码实现的仓库。 - **Stanford CS231n 课程材料** 提供了卷积神经网络（CNN）相关论文的实现和详细注释，适合入门者参考。 3. **Hugging Face** 提供了大量基于 Transformer 的模型实现，例如 BERT、GPT 等。其库中包含详细的文档和示例代码，帮助开发者理解和应用这些模型。例如： ```python from transformers import BertTokenizer, TFBertModel tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = TFBertModel.from_pretrained('bert-base-uncased') ``` 4. **PyTorch 和 TensorFlow 官方示例** 提供了多种经典论文的实现，包括 ResNet、Transformer 等模型。这些官方资源通常配有清晰的注释，便于理解底层机制。例如，PyTorch 中的 Transformer 实现如下： ```python import torch from torch.nn import Transformer transformer_model = Transformer(nhead=16, num_encoder_layers=12) ``` 5. **Colab 笔记本** 和 **Kaggle Notebook** 平台上有许多社区贡献的带注释的实现。例如，一些用户会分享如何复现论文中的实验，并通过可视化和逐行解释展示关键步骤。 6. **OpenReview** 是一个开放评审平台，部分论文作者会在该平台上发布源代码链接，甚至直接上传带有注释的实现代码以供审阅和学习。 7. **Awesome Deep Learning GitHub 仓库** 列出了许多高质量的论文实现资源，涵盖计算机视觉、自然语言处理等多个方向。这些项目通常由社区维护，具有较高的可读性。 ### 相关问题 1. 如何评估论文实现的质量？ 2. 哪些开源社区专注于深度学习论文的复现？ 3. 如何找到特定领域的论文实现资源？ 4. 论文代码实现是否需要遵循特定的格式标准？
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