TTS 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
:robot: :speech_balloon: Deep learning for Text to Speech (Discussion forum: https://discourse.mozilla.org/c/tts)
Videos, notes and experiments to understand deep learning
Deep-Learning-Experiments 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
目前累计 1.2k star、767 fork,主要语言为 Jupyter Notebook,项目始于 2017 年,采用 MIT 许可。最近状态:近半年有提交。适合:做 AI 应用的开发者。
中文介绍优先采用本站人工维护条目;无维护条目时依据 GitHub 公开字段(语言、主题、星标、提交时间)自动生成,未经项目方确认,不构成选型结论。roatienza/Deep-Learning-Experiments 是一个以 Jupyter Notebook 为主的开源项目,目前累计 1.2k star、767 fork,近半年有提交。主要方向:artificial-intelligence、深度学习、deep-learning-tutorial、自然语言处理、pytorch、speech。
依据 GitHub 公开字段(语言、主题、星标、提交时间)自动生成,未经人工逐项核实。TTS 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
:robot: :speech_balloon: Deep learning for Text to Speech (Discussion forum: https://discourse.mozilla.org/c/tts)
DeepLearningExamples 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打易用、适合生产环境。
State-of-the-Art Deep Learning scripts organized by models - easy to train and deploy with reproducible accuracy and performance on enterprise-grade…
本项目将《动手学深度学习》(Dive into Deep Learning)原书中的MXNet实现改为PyTorch实现。
本项目将《动手学深度学习》(Dive into Deep Learning)原书中的MXNet实现改为PyTorch实现。
introtodeeplearning 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Lab Materials for MIT 6.S191: Introduction to Deep Learning
computervision-recipes 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Best Practices, code samples, and documentation for Computer Vision.
mit-deep-learning 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Tutorials, assignments, and competitions for MIT Deep Learning related courses.
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