awesome-deep-learning-papers
Los artículos de aprendizaje profundo más citados
Lee una lista curada de artículos de investigación esenciales sobre aprendizaje profundo que son muy valorados en el campo.
Del README
- Understanding / Generalization / Transfer
- Optimization / Training Techniques
- Unsupervised / Generative Models
Extractos del README del proyecto sobre GitHub. Los derechos de autor y las licencias permanecen con los respectivos autores.
Reivindica su pagina: indexada sea cual sea su posicion, traducida a seis idiomas y enriquecida con tus propias palabras.
Recibe una alerta por correo en su próximo lanzamiento o cuando despegue — no te pierdas nada.
Gratis · sin tarjeta · cancela cuando quierasLos artículos de aprendizaje profundo más citados
awesome-deep-learning-papers tiene 26.2k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 4.4k veces. awesome-deep-learning-papers está escrito principalmente en TeX. Se desarrolla activamente desde 2016. Sus temas principales son: deep-learning, deep-neural-networks, machine-learning.
¿Qué es awesome-deep-learning-papers?
Los artículos de aprendizaje profundo más citados
¿awesome-deep-learning-papers es de código abierto?
awesome-deep-learning-papers es un proyecto de código abierto.
¿awesome-deep-learning-papers es gratis?
Sí. awesome-deep-learning-papers es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.
¿En qué lenguaje está escrito awesome-deep-learning-papers?
awesome-deep-learning-papers está escrito principalmente en TeX.
Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.
[](https://olud.ai/project/terryum-awesome-deep-learning-papers.html)
