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기타(4318)

AI 연구자를 위한 필수 GNN 논문들.

GNN 논문의 선별된 모음필독 연구에 초점GitHub 저장소를 통해 접근 가능

모델 스태킹 알고리즘을 위한 Java 라이브러리로 CLI 제공.

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LightGBM은 빠르고 확장 가능한 그래디언트 부스팅 라이브러리입니다.

빠른 학습 속도높은 효율성Python, R, CLI를 지원

다양한 언어용 강력하고 확장 가능한 그래디언트 부스팅 라이브러리.

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scikit-learn에서 영감을 받은 Rust ML 라이브러리.

사용하기 쉬운 ML 프레임워크Rust 기반scikit-learn에서 영감을 받음

Q-Learning은 최적 행동을 학습하기 위한 가치 기반 RL 알고리즘입니다.

가치 기반 보강 학습최적 행동 선택Q-table 업데이트

Fast Diffusion Model sampling을 위한 통합 예측자-수정자 프레임워크.

예측자-수정자 프레임워크빠른 샘플링Diffusion Models

퀀텀 컴퓨팅용 오픈 소스 프레임워크.

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Quantum neural networks

고급 양자 신경망 연구 및 논문.

양자 컴퓨팅 통합신경망 최적화학술 연구 논문

Nielsen의 관점에서 퀀텀 컴퓨팅과 정보를 탐구합니다.

퀀텀 컴퓨팅에 중점을 둡니다퀀텀 정보를 포함합니다Nielsen의 작업을 기반으로 합니다

Nielsen을 통해 양자 계산과 정보를 탐구합니다.

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Quantum computing 101

Waterloo 대학에서 양자 컴퓨팅 기초를 배우세요.

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神经网络设计 (原书Neural Network Design)

Martin Hagan의 신경망 설계 통합 가이드

신경망 개념에 대한 상세한 설명실용적인 예제 및 응용Martin Hagan에 의해 작성됨

神经网络与机器学习 (原书Neural Networks and Learning Machines)

신경망과 학습 기계에 대한 포괄적인 가이드.

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深度学习 (原书Deep Learning)

선도 전문가들이 제공하는 심층 학습 통합 가이드.

이안 굿펠로우, 요시아 벤지오, 아론 쿠르빌로가 저술고급 인공지능 개념을 다룸인공지능 연구에 필수적

动手学深度学习

중국어로 실용적인 예제를 통해 딥러닝을 배우세요.

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统计学习方法

통계와 AI에 대한 포괄적인 학습 방법

통계 학습 이론에 중점을 둡니다이 항강(李 hang)이 저술하였습니다AI 연구를 위한 자료

机器学习 (原书Machine Learning)

머신러닝 원리 및 응용에 대한 종합 가이드.

핵심 머신러닝 개념에 대한 상세 설명실용적인 예제 및 알고리즘Tom M. Mitchell 저의 권위 있는 참고 자료

포괄적인 머신러닝 자원 및 연구 자료.

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Machine Learning

Tom M. Mitchell의 포괄적인 머신러닝 연구.

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Feature Engineering for Machine Learning

머신러닝 프로젝트에 대한 특성 공학 기법.

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Programming Collective Intelligence

Toby Segaran과 함께 집단 지능을 탐구하는 AI

AI 알고리즘에 중점데이터 마이닝 기법실용적인 AI 응용

数学之美 2th

吴军가 수학의 아름다움을 탐구하는 AI 프로젝트입니다.

수학 개념의 심층 분석수학에 적용된 AI吴军 저작

凸优化 (原书Convex Optimization)

Stephen Boyd의 볼록 최적화 전반적인 가이드

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