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https://github.com/ben1234560/ailearning-theory-applying
快速上手AI理论及应用实战:基础知识、Transformer、NLP、ML、DL、竞赛。含大量注释及数据集,力求每一位能看懂并复现。
https://github.com/ben1234560/ailearning-theory-applying
ai bert dataming deep-learning kaggle-competition learning-by-doing machine-learning nlp
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快速上手AI理论及应用实战:基础知识、Transformer、NLP、ML、DL、竞赛。含大量注释及数据集,力求每一位能看懂并复现。
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/ben1234560/ailearning-theory-applying
- Owner: ben1234560
- License: mit
- Created: 2020-10-25T02:25:05.000Z (about 4 years ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2024-05-28T08:34:54.000Z (8 months ago)
- Last Synced: 2025-01-02T16:08:58.587Z (18 days ago)
- Topics: ai, bert, dataming, deep-learning, kaggle-competition, learning-by-doing, machine-learning, nlp
- Language: Jupyter Notebook
- Homepage:
- Size: 97.9 MB
- Stars: 3,116
- Watchers: 163
- Forks: 443
- Open Issues: 1
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
Awesome Lists containing this project
README
# AiLearning-Theory-Applying
快速上手Ai理论及应用实战:基础知识Basic knowledge、机器学习MachineLearning、深度学习DeepLearning2、自然语言处理BERT,持续更新中。含大量注释及数据集,力求每一位能看懂并复现。
## 学习章节:
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必备数学基础Basic knowledge
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人人都能看懂的Transformer
- 第一章——Transformer网络架构
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第二章——文字向量化
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第三章——位置编码
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第四章——多头注意力机制——QK矩阵相乘
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第五章——多头注意力机制——全流程
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第六章——数值缩放
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第七章——前馈神经网络
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第八章——最后的输出
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机器学习MachineLearning
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信用卡欺诈检测(含数据集)
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工业化工生产预测(含数据集)
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智慧城市-道路通行时间预测(含数据集)
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建筑能源利用率预测(含数据集)
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Indoor Location & Navigation(数据集在kaggle)
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第三届阿里云磐久智维算法大赛(数据集在天池)
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机器学习实战小项目(含数据集)
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深度学习入门DeepLearning
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深度学习必备知识点
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走进深度学习的世界 神经网络模型
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卷积神经网络
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递归神经网络与词向量原理解读
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LSTM网络架构与情感分析应用实例
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快手用户活跃预测(含数据集)
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ACM SIGSPATIAL 2021预估到达时间(含数据集)
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NLP通用框架BERT项目实战
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机器学习算法原理及推导
## 说明
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## License
本文使用的许可见 [LICENSE](https://github.com/ben1234560/AiLearning-Theory-Applying/blob/master/LICENSE)