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磐创AI往期系列文章汇总 | 核弹

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磐创AI往期系列文章汇总 | 核弹

磐创AI

编辑 安可 



微信公众号「磐创AI」,是一个从三大深度学习框架Tensorflow、KerasPyTorch的角度剖析AI行业最新动态,机器学习干货文章,深度学习实战项目,国外最新论文翻译的个人AI技术学习与进阶公众号。


他们致力于输出最简单易懂的Tensorflow、Keras与PyTorch上手实战原创带学系列文章。原创内容还涵盖深度强化学习(DRL)、弱监督学习、知识图谱(KG)与人脸识别等多个细分领域。另外,还会定期推送当下最热点的Github机器学习项目库总结。强烈推荐关注并星标收藏!!

内容适合以下群体:


  • 相关岗位从业者

  • 相关专业和方向研究者

  • 技术爱好者


磐创AI作者团队


「磐创AI」作者团队有Tensorflow技术书籍主编、Keras技术书籍主编、知识图谱技术从业者、深度学习社区站长,且有腾讯、华为、MSRA等大厂工作经历的技术极客,985在读硕士、博士等。分别负责下方所介绍专栏。


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公众号内容


作者在公众号分享了 180 余篇 原创 技术文章,主要围绕Tensorflow最新上手与实战系列Keras入门与上手实战系列、PyTorch入门与上手实战系列、以及最新Github热点机器学习项目介绍,传递最新AI热点技术与输出精品带学系列教程,主要内容如下


 1、《Tensorflow系列篇》


 小白也能看懂的Tensorflow 2.0上手系列:

  1. 小白也能看懂的Tensorflow2.0上手教程(一)
  2. 小白也能看懂的Tensorflow2.0上手教程(二)

  3. 小白也能看懂的Tensorflow2.0上手教程(三)
  4. 小白也能看懂的Tensorflow2.0上手教程(四)
  5. TensorFlow 2.0 的新功能

 深度强化学习(DRL):

  1. 深度强化学习(DRL)专栏开篇

 本系列其他原创(NLP CV等)技术文章如下:

  1. TensorFlow系列专题(一):机器学习基础

  2. TensorFlow系列专题(二):机器学习基础

  3. TensorFlow系列专题(三):深度学习简介

  4. Tensorflow系列专题(四):神经网络篇之前馈神经网络综述

  5. TensorFlow系列专题(五):BP算法原理

  6. TensorFlow系列专题(六):实战项目Mnist手写数据集识别

  7. TensorFlow系列专题(七):一文综述RNN循环神经网络

  8. TensorFlow系列专题(八):七步带你实现RNN循环神经网络小示例

  9. TensorFlow系列专题(九):常用RNN网络结构及依赖优化问题

  10. 十 | 门控循环神经网络LSTM与GRU(附python演练)

  11. TensorFlow系列专题(十一):RNN的应用及注意力模型

  12. TensorFlow系列专题(十二): CNN最全原理剖析(多图多公式)

  13. TensorFlow系列专题(十三): CNN最全原理剖析(续)

  14. TensorFlow系列专题(十四): 手把手带你搭建卷积神经网络实现冰山图像分类

  15. 【干货】史上最全的Tensorflow学习资源汇总

 2、《Keras系列篇》


 部分 Keras 原创技术文章如下:

  1. 使用Keras进行深度学习:(一)Keras 入门

  2. 使用Keras进行深度学习(二): CNN讲解及实践

  3. 使用Keras进行深度学习:(三)使用text-CNN处理自然语言(上)

  4. 使用Keras进行深度学习:(三)使用text-CNN处理自然语言(下)

  5. 使用 keras 和 tfjs 构建血细胞分类模型

  6. 使用Keras进行深度学习:(五)RNN和双向RNN讲解及实践

  7. 使用Keras进行深度学习:(六)LSTM和双向LSTM讲解及实践

  8. 使用Keras进行深度学习:(六)GRU讲解及实践


 3、《PyTorch系列篇》 

  1. 新手必备 | 史上最全的PyTorch学习资源汇总

  2. Pytorch入门演练

  3. 使用Pytorch训练分类器详解(附python演练)

  4. PyTorch 60 分钟入门教程:数据并行处理

  5. PyTorch高级实战教程: 基于BI-LSTM CRF实现命名实体识别和中文分词


4、《Github热点项目篇》


Github 机器学习/数据科学热点项目文章如下:

  1. 热点 | 四月最佳Github项目库与最有趣Reddit热点讨论(文末免费送百G数据集)

  2. 热点 | 六月Github热点项目库总结

  3. 热点 | 近期Github热点项目库总结

  4. 热点 | github近期热点项目汇总

  5. 热点 | 近期Github机器学习开源项目

  6. 热点项目|近期Github热门项目Top5

  7. 干货|近期热点机器学习git项目

  8. 推荐|近期热点机器学习git项目

  9. 推荐 | 7个你最应该知道的机器学习相关github项目

  10. 七大Github机器学习热门项目

  11. 【干货】史上最全的Tensorflow学习资源汇总

  12. 新手必备 | 史上最全的PyTorch学习资源汇总

  13. 【入门必备】史上最全的深度学习资源汇总


5、《机器学习系列》


部分 机器学习 原创技术文章如下:

  1. 一个完整的机器学习项目在Python中的演练(一)

  2. 一个完整的机器学习项目在Python中的演练(二)

  3. 一个完整的机器学习项目在Python中的演练(三)

  4. 一个完整的机器学习项目在Python中的演练(四)

  5. SVM多核学习方法简介

  6. 多核学习方法介绍

  7. 支持向量机原理讲解(一)

  8. SVM | 支持向量机原理讲解(一)

  9. SVM | 支持向量机原理讲解(二)

  10. 一文读懂机器学习大杀器XGBoost原理

  11. 机器学习算法系列(一):logistic回归

  12. 机器学习算法系列(二):拉格朗日对偶性

  13. 机器学习算法系列(三):最大熵模型

  14. 机器学习算法系列:FM分解机

  15. 新手入门机器学习十大算法

  16. 解决机器学习问题的一般流程

  17. 机器学习中常用优化算法介绍

  18. 数据挖掘和机器学习的面试问题

  19. 详解机器学习中的熵、条件熵、相对熵、交叉熵

  20. 走进机器学习

  21. 解决机器学习问题的一般流程

  22. 数据可视化详解+代码演练

  23. 专题 | 特征工程简介 (文末免费送AI币


 6、《计算机视觉系列》


部分 CV 原创技术文章如下:

  1. 目标检测算法上手实战

  2. 基于深度学习的计算机视觉应用之目标检测

  3. 图像配准:从SIFT到深度学习

  4. TensorFlow + Keras 实战 YOLO v3 目标检测图文并茂教程(文末有惊喜)

  5. 使用Python+opencv进行图像处理(一) | 视觉入门

  6. 使用Python+OpenCV进行图像处理(二)| 视觉入门

  7. 使用Python+OpenCV进行图像处理(三)| 视觉入门

  8. FaceRank-人脸打分基于 TensorFlow 的 CNN 模型,这个妹子颜值几分?

  9. 从目标检测到图像分割简要发展史

  10. 深度学习之视频人脸识别系列(一):简介

  11. 深度学习之视频人脸识别系列二:人脸检测与对齐

  12. 深度学习之视频人脸识别系列三:人脸表征

  13. 深度学习之视频人脸识别系列四:人脸表征-续


 7、《自然语言处理系列》


部分 NLP 原创技术文章如下:

  1. 干货 | 史上最全中文分词工具整理

  2. 【干货】词向量之DNN模型

  3. 基于word2vec训练词向量(一)

  4. 基于word2vec训练词向量(二)

  5. 基于Doc2vec训练句子向量

  6. 谱聚类概述

  7. 详解谱聚类原理

  8. 论文 | 半监督学习下的高维图构建

  9. 中文文本相似度计算工具集

  10. 集成聚类系列(一):基础聚类算法简介

  11. 常用的聚类算法及聚类算法评价指标

  12. 使用wrd2vec构建推荐系统

  13. OpenAI的GPT-2:用Python构建世界上最先进的文本生成器的简单指南

  14. ChatBot原理与实战(一):什么是ChatBot


8 、《知识图谱系列》


知识图谱(KG) 原创技术文章如下:

  1. 入门 | 知识图谱简介

  2. 领域综述 | 知识图谱概论(一)

  3. 知识图谱概论(二):概念具象化描述

  4. 知识图谱里的知识表示:RDF

  5. 使用特定领域的文档构建知识图谱 | 教程

  6. 知识图谱与机器学习 | KG入门 — Part1 Data Fabric

  7. 知识图谱与机器学习 | KG入门 — Part1-b 图深度学习

  8. 知识图谱与机器学习|KG入门 — Part2 建立知识图谱


 9、《深度学习基础系列》


部分深度学习基础原创技术文如下:

  1. 深度学习发展史

  2. 卷积神经网络概述

  3. 损失函数综述

  4. 一文带你读懂激活函数

  5. 专题 | 特征工程简介 (文末免费送AI币)

  6. 深度学习中的正则化技术概述(附Python+keras实现代码)

  7. 一文彻底搞懂BP算法:原理推导+数据演示+项目实战(上篇)

  8. 一文彻底搞懂BP算法:原理推导+数据演示+项目实战(下篇)

  9. 5分钟配置好你的AI开发环境

  10. 十分钟一起学会ResNet残差网络

  11. 十分钟一起学会Inception网络

  12. 线性代数在数据科学中的十个强大应用(一)

  13. 线性代数在数据科学中的十大强大应用(二)

  14. 【入门必备】史上最全的深度学习资源汇总


 10、《弱监督学习系列》


弱监督学习 原创技术文如下:

  1. 虚拟对抗训练:一种新颖的半监督学习正则化方法

  2. 极端类别不平衡数据下的分类问题研究综述 | 硬货

  3. 迁移学习之零次学习最新研究综述 | 前沿

因篇幅有限,其余精彩原创可在公众号历史消息中了解!


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