MIT麻省理工学院关于深度学习方法的入门课程 || #机器学习

MIT麻省理工学院关于深度学习方法的入门课程 || #机器学习 麻省理工学院深度学习方法入门课程，可应用于计算机视觉、自然语言处理、生物学等领域！ 学生将获得深度学习算法的基础知识，并获得在 TensorFlow 中构建神经网络的实践经验。 先修课程需要微积分（即求导数）和线性代数（即矩阵乘法），有 Python 经验者将有所帮助，但并非必要。

麻省理工深度思考法 | 电子书籍

麻省理工深度思考法 | 电子书籍 描述：《 麻省理工深度思考法：从模型及动力机制来思考现象 》本书基于麻省理工斯隆商学院的“系统动力学”理论，提出了真正解决问题的深度思考法。 链接：https://www.aliyundrive.com/s/gmvJkwSMBji 大小：5.76MB 标签：#麻省理工深度思考法 #知识 #电子书籍 来自：雷锋 版权：版权反馈/DMCA 频道：@shareAliyun 群组：@aliyundriveShare 投稿：@aliyun_share_bot

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《麻省理工科技创新(套装共四册) 》|简介：在这本书课程中，你将探索麻省理工科技创新(套装共四册)的各个方面，学习如何在实际中应用这些知识。无论是理论学习还是技能提升，本书都提供了系统的步骤和实践技巧，确保每一位读者都能够充分理解和运用。 |标签：#课程#麻省理工科技创新(套装共四册)#学习资料 |文件大小：NG |链接：

【书名】深度学习详解【作者】王琦，杨毅远，江季

【书名】深度学习详解 【作者】王琦，杨毅远，江季 【格式】#epub #mobi #azw3 #pdf 【分类】#人工智能 #机器学习 【简介】本书介绍了卷积神经网络、Transformer、生成模型、自监督学习（包括 BERT 和 GPT）等深度学习常见算法，并讲解了对抗攻击、领域自适应、强化学习、元学习、终身学习、网络压缩等深度学习相关的进阶算法. 在理论严谨的基础上，本书保留了公开课中大量生动有趣的例子，帮助读者从生活化的角度理解深度学习的概念、建模过程和核心算法细节。 下载 频道 群组 商务

李沐-动手学深度学习V2

李沐-动手学深度学习V2 描述：该课程由亚马逊资深首席科学家李沐主讲，覆盖深度学习四大类模型：多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络和注意力机制。课程共15章，采用中文视频授课形式，教授如何用PyTorch实现深度学习细节，帮助学习者在真实数据上获得经验。课程适合数据科学家、工程师和在校学生，需具备基础数学和Python编程能力。 链接：https://pan.quark.cn/s/a50ea31615d2 大小：10.8GB 标签：#教程 #深度学习 #李沐 #quark 频道：@yunpanshare 群组：@yunpangroup

麻省理工大学携手 Adobe 演示 DMD AI 技术：每秒可生成 20 幅图像

麻省理工大学携手 Adobe 演示 DMD AI 技术：每秒可生成 20 幅图像 主流文生图模型固然已经能生成非常逼真的图片，但通常渲染时间非常缓慢。麻省理工大学携手 Adobe 公司近日研发了 DMD 方法，在尽量不影响图像质量的情况下，加快图像生成速度。DMD 技术的全称是 Distribution Matching Distillation，将多步扩散模型简化为一步图像生成解决方案。 团队表示：“我们的核心理念是训练两个扩散（diffusion）模型，不仅能预估目标真实分布（real distribution）的得分函数，还能估计假分布（fake distribution）的得分函数。” 研究人员称，他们的模型可以在现代 GPU 硬件上每秒生成 20 幅图像。在上面的视频短片重点介绍了 DMD 与 Stable Diffusion 1.5 相比的图像生成能力。标清每幅图像 Stable Diffusion 1.5 需要 1.4 秒，而 DMD 只需几分之一秒就能生成类似的图像。来源 ， 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat