机器学习与深度学习模型复现与知识点汇总指南

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简介：

项目旨在针对深度学习一步一步入门学习算法。

机器学习模型：

• 监督学习：感知机，KNN，朴素贝叶斯，决策树，SVM，HMM，CRF等等
• 无监督学习：聚类，SVD，PCA，LSA，PageRank等等

深度学习：

• 计算机视觉：经典模型
• 自然语言处理：
  • CS224入门必备
  • 经典模型复现
• 强化学习
• 图神经网络
• ……
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机器学习算法

Machine Learning Model

Statistical Learning Method

基于《统计学习方法》第二版-李航所有算法实现与笔记记录

Supervised Learning

📗 👈

Unsupervised Learning

计算机视觉

经典网络结构实现：

Computer Vision

Classification

• : Including Basic Tutorial

Object Detection

• R-CNN
• Fast R-CNN
• R-FCN
• YOLO Series
• SSD
• FPN

Semantic Segmentation

• U-Net Series

Instance Segmentation

• Mask R-CNN

自然语言处理

包括经典方法和斯坦福CS224课程笔记，论文和作业代码
Natural Language Processing

Natural Language Processing

Lesson

• : 👈 Note, Assignment, Code and Papers here.

Packet

Recurrent Neural Network

Embedding

• | |
• Glove
• FastText
• ELMo

Model

Transformer

• : :
• GTP
• XLNet
• MT-DNN

Generative Adversarial Networks

Generative Adversarial Networks

• BasicGAN
• CycleGAN
• CD-GAN
• StyleGAN

Graph Convolution Network

Embedding

• DeepWalk
• LINE
• GraRep
• TADW
• Node2Vec
• GraphGAN
• Struct2Vec
• GraphWave

Model

• GNN
• GCN
• Fast GCN
• GraphSAGE
• GAT

项目持续更新中……

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©JackHCC