DeepMind相关AI工具与项目精选
lectures - 深度自然语言处理课程学习资料汇总 - 牛津大学计算机系开源课程
本文汇总了牛津大学计算机系开设的深度自然语言处理课程的相关学习资料,包括课程视频、幻灯片、练习等,是NLP领域初学者的优质学习资源。
Sonnet入门学习资料 - TensorFlow神经网络库
Sonnet是DeepMind开发的基于TensorFlow 2的神经网络库,为机器学习研究提供简单、可组合的抽象。本文汇总了Sonnet的学习资源,帮助读者快速入门这个强大的深度学习工具。
SMAC: 突破性的多智能体强化学习环境
深入探讨SMAC(StarCraft Multi-Agent Challenge)在多智能体强化学习领域的重要贡献,以及其如何推动了协作AI技术的发展。
Barkour Robot：Google DeepMind开发的敏捷四足机器人 平台
Barkour Robot是Google DeepMind开发的一系列敏捷四足机器人,旨在支持各种研究项目。这个开源项目包含了机器人的设计资产、核心软件和详细文档,为研究人员和爱好者提供了一个强大的四足机器人平台。
深入解析 dm-haiku: JAX 生态下的神经网络库
dm-haiku 是一个基于 JAX 的简洁神经网络库,让用户可以使用熟悉的面向对象编程模型,同时保留 JAX 纯函数转换的全部功能。本文将深入介绍 dm-haiku 的核心概念、使用方法及其在 JAX 生态中的定位。
OpenFold: 革新蛋白质结构预测的开源项目
OpenFold是一个完全开源、可训练的PyTorch实现,旨在复现DeepMind的AlphaFold 2。它不仅匹配了AlphaFold2的精度,还提供了更快的推理速度、更低的内存需求,以及对超长序列的支持。
使用Python构建生成式AI应用:Google Gemini API的Python库介绍与实践
本文详细介绍了Google Gemini API的官方Python库,包括其安装使用、主要功能以及构建生成式AI应用的实践指南,为开发者提供了使用Python开发Gemini API应用的全面指导。
gym-sokoban: OpenAI Gym环境下的推箱子游戏实现
gym-sokoban是一个基于OpenAI Gym的推箱子游戏环境实现,为强化学习算法提供了一个具有挑战性的测试平台。该项目实现了经典推箱子游戏的规则,并提供了多种难度和变体,可用于训练和评估强化学习算法。
深度学习在自然语言处理中的应用 - 牛津大学深度NLP课程解析
本文详细介绍了牛津大学2017年开设的深度自然语言处理课程,涵盖了词嵌入、语言模型、文本分类、机器翻译等多个NLP核心主题,是了解深度学习在NLP领域最新进展的绝佳资料。
Sonnet: 深度学习研究的简洁而强大的神经网络库
Sonnet是由DeepMind开发的基于TensorFlow 2的神经网络库,旨在为机器学习研究提供简单、可组合的抽象。它以snt.Module为核心概念,支持快速构建和训练各种神经网络模型。
推荐工具精选
AI云服务特惠
懂AI专属折扣关注微信公众号
最新AI工具、AI资讯
独家AI资源、AI项目落地
微信扫一扫关注公众号