DeepLearning是一个基于《深度学习》(花书)的Python实现项目,旨在通过数学推导和源码级代码实现来帮助读者更好地理解深度学习的原理和应用。该项目由MingchaoZhu创建,在GitHub上已获得6.3k+ stars。
深度学习_原理与代码实现.pdf - 该PDF文档是本项目的核心,包含了对《深度学习》一书中所有概念的详细描述、原理层面的推导以及代码实现。
中文版PDF - 《深度学习》中文版PDF。
英文版PDF - 《深度学习》英文版PDF。
项目的 code文件夹 包含了重要部分的Python代码实现。这些代码主要基于NumPy库,不依赖于任何深度学习框架,有助于读者从底层理解算法原理。
项目还提供了《深度学习》各章节的单独PDF文件,方便读者针对性学习:
DeepLearning.AI课程 - Andrew Ng创立的深度学习专业课程平台。
The Batch newsletter - DeepLearning.AI出品的AI周刊,提供最新的AI新闻和见解。
DeepLearning.AI社区论坛 - 与其他学习者交流讨论的平台。
机器学习入门指南 - Andrew Ng编写的AI职业发展实用指南。
自然语言处理完全指南 - 全面介绍NLP领域的知识。
深度学习是一个快速发展的领域,希望这些资料能助你踏上AI之旅。记得时常查看项目更新,获取最新内容。祝学习愉快!🚀📚
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一种基于大语言模型 的高效单流解耦语音令牌文本到语音合成模型
Spark-TTS 是一个基于 PyTorch 的开源文本到语音合成项目,由多个知名机构联合参与。该项目提供了高效的 LLM(大语言模型)驱动的语音合成方案,支持语音克隆和语音创建功能,可通过命令行界面(CLI)和 Web UI 两种方式使用。用户可以根据需求调整语音的性别、音高、速度等参数,生成高质量的语音。该项目适用于多种场景,如有声读物制作、智能语音助手开发等。