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DeepLearning

All about DeepLearning: 推荐系统、自然语言处理、Tensorflow、Pytorch等

TutorialsTool-specific tutorialsML/AI fundamentalsPython
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创建于 2021-10-21 · 更新于 2026-10-03 · 今日第 17920 名
主要开发者
QunBB

QunBB/DeepLearning 排名第 17,920，有 517 个星标。

同类别比较

QunBB/DeepLearning 排名第 17,920，此处有 8 个同类条目；GoogleCloudPlatform/ml-on-gcp 排名第 17,916。

同类别比较
名称排名指标
HayatoHongo/EveryonesLLM17,889
语言:
Jupyter Notebook
星标数:
518
分叉数:
90
Skylark0924/Reinforcement-Learning-in-Robotics17,895
语言:
HTML
星标数:
518
分叉数:
64
简介:
This is a private learning repository for reinforcement learning techniques used in robotics.
yexia553/learn-agents-from-opencode17,912
星标数:
518
分叉数:
51
简介:
根据 opencode 源码编写的 agent 开发教程
GoogleCloudPlatform/ml-on-gcp17,916
语言:
Python
星标数:
517
分叉数:
183
简介:
Machine Learning on Google Cloud Platform
ucaiado/QLearning_Trading17,931
语言:
Jupyter Notebook
星标数:
517
分叉数:
178
简介:
Learning to trade under the reinforcement learning framework
PacktPublishing/Python-Machine-Learning-Second-Edition17,943
语言:
Jupyter Notebook
星标数:
516
分叉数:
390
简介:
Python Machine Learning - Second Edition, published by Packt
SebLague/Neural-Network-Experiments17,945
语言:
ShaderLab
星标数:
516
分叉数:
87
joanby/machinelearning-az17,951
语言:
Jupyter Notebook
星标数:
516
分叉数:
3,449
简介:
Repositorio del Curso de Machine Learning de la A a la Z con R y Python
关键参数与规格
关键参数与规格
参数值
语言Python
类别Tutorials
子类别Tool-specific tutorials,ML/AI fundamentals
关键词Datasets, Education, Model architecture, Recommender system
星标数517
分叉数82
贡献者1
创建日期2021-10-21
更新日期2026-10-03
1 天星标数0
7 天星标数0
排名17,920
上次排名17,698
排名变化-222
7 天星标排名16,371
上次 7 天星标排名16,381
7 天星标排名变化10
总星标排名18,865
上次总星标排名18,845
总星标排名变化-20
README 摘录

tensorflow使用 项目文件夹：_tensorflow **batch_normalization**: 专栏 **dataset. shuffle、batch、repeat:** 专栏 **tfrecord读写数据:** 专栏 **estimator模型训练**: 专栏 **tf版本hashtable**：专栏 1. 1 部署 项目文件夹：_tensorflow/serving **tensorflow serving：** 专栏 1. 2 自定义算子 项目文件夹：_tensorflow/tensorflow-custom-op（独立实现git仓库） **如何实

现TensorFlow自定义算子？ 多任务学习MTL 项目文件夹：multitasklearning **shared_bottom、mmoe、ple模型介绍:** 专栏 **多目标优化-Uncertainty Weight、GradNorm、Dynamic Weight Average、Pareto-Eficient**：专栏 **STEM: 推荐模型中的维度坍塌&兴趣纠缠**：专栏 3. 推荐系统 项目文件夹：recommendation (本git的推荐系统使

用的是tensorflow1. x的实现可前往另外一个git) **ctr训练提速(超大batch size)-CowClip**：专栏 **基于二叉树的近似最近邻搜索-Annoy**: 专栏 3. 1 Match(召回) 项目文件夹：recommendation/match **多兴趣召回MIND**: 专栏 **多兴趣召回ComiRec**: 专栏 **深入浅出地理解Youtube

DNN推荐模型**: 专栏 **引入对偶增强向量的双塔召回模型**: 专栏 3. 2 Rank(排序) 项目文件夹：recommendation/rank **ctr特征重要性建模：FiBiNet&FiBiNet++模型**：专栏 **ctr预估之FMs系列:FM/FFM/FwFM/FEFM**：专栏 **ctr预估之DNN系列模型:FNN/PNN/DeepCrossing**：专栏 **ctr预估

之Wide&Deep系列模型:DeepFM/DCN**：专栏 **ctr预估之Wide&Deep系列(下):NFM/xDeepFM**：专栏 **CTR特征建模：ContextNet & MaskNet(Twitter在用的排序模型)**：专栏 **CTR之行为序列建模用户兴趣：DIN**：专栏 **CTR之行为序列建模用户兴趣：DIEN**：专栏 **CTR之Session行为序列建模

用户兴趣：DSIN**：专栏 **CTR之行为序列建模用户兴趣：Temporal Interest Network**：专栏 **推荐模型中辅助排序损失的作用**：专栏 **GwPFM&HMoE: 推荐模型中的维度坍塌&兴趣纠缠**：专栏 **推荐系统特征建模: AdaF^2M^2**：专栏 3. 3 多场景建模(Multi-Domain

) 项目文件夹：recommendation/multidomain **多场景建模: STAR(Star Topology Adaptive Recommender)**：专栏 **多

常见问题

记录了多少星标和分叉？

QunBB/DeepLearning 有 517 个星标和 82 个分叉。

仓库排名是多少？

QunBB/DeepLearning 排名第 17,920。

记录的语言和类别是什么？

QunBB/DeepLearning 有 517 个星标，语言为 Python，类别为 Tutorials。

哪个仓库排名最接近？

QunBB/DeepLearning 与 GoogleCloudPlatform/ml-on-gcp 比较，后者排名第 17,916，有 517 个星标。

README

1. tensorflow使用

项目文件夹：_tensorflow

  • batch_normalization: 专栏
  • dataset.shuffle、batch、repeat: 专栏
  • tfrecord读写数据: 专栏
  • estimator模型训练: 专栏
  • tf版本hashtable：专栏

1.1 部署

项目文件夹：_tensorflow/serving

  • tensorflow serving： 专栏

1.2 自定义算子

项目文件夹：_tensorflow/tensorflow-custom-op（独立实现git仓库）

  • 如何实现TensorFlow自定义算子？： 专栏

2. 多任务学习MTL

项目文件夹：multitasklearning

  • shared_bottom、mmoe、ple模型介绍: 专栏
  • 多目标优化-Uncertainty Weight、GradNorm、Dynamic Weight Average、Pareto-Eficient：专栏
  • STEM: 推荐模型中的维度坍塌&兴趣纠缠：专栏

3. 推荐系统

项目文件夹：recommendation (本git的推荐系统使用的是tensorflow1.x，关于tensorflow2.x的实现可前往另外一个git)

  • ctr训练提速(超大batch size)-CowClip：专栏
  • 基于二叉树的近似最近邻搜索-Annoy: 专栏

3.1 Match(召回)

项目文件夹：recommendation/match

  • 多兴趣召回MIND: 专栏

  • 多兴趣召回ComiRec: 专栏

  • 深入浅出地理解Youtube DNN推荐模型: 专栏

  • 引入对偶增强向量的双塔召回模型: 专栏

3.2 Rank(排序)

项目文件夹：recommendation/rank

  • ctr特征重要性建模：FiBiNet&FiBiNet++模型：专栏
  • ctr预估之FMs系列:FM/FFM/FwFM/FEFM：专栏
  • ctr预估之DNN系列模型:FNN/PNN/DeepCrossing：专栏
  • ctr预估之Wide&Deep系列模型:DeepFM/DCN：专栏
  • ctr预估之Wide&Deep系列(下):NFM/xDeepFM：专栏
  • CTR特征建模：ContextNet & MaskNet(Twitter在用的排序模型)：专栏
  • CTR之行为序列建模用户兴趣：DIN：专栏
  • CTR之行为序列建模用户兴趣：DIEN：专栏
  • CTR之Session行为序列建模用户兴趣：DSIN：专栏
  • CTR之行为序列建模用户兴趣：Temporal Interest Network：专栏
  • 推荐模型中辅助排序损失的作用：专栏
  • GwPFM&HMoE: 推荐模型中的维度坍塌&兴趣纠缠：专栏
  • 推荐系统特征建模: AdaF^2M^2：专栏

3.3 多场景建模(Multi-Domain)

项目文件夹：recommendation/multidomain

  • 多场景建模: STAR(Star Topology Adaptive Recommender)：专栏
  • 多场景建模（二）: SAR-Net（Scenario-Aware Ranking Network）：专栏
  • 多场景多任务建模（三）: M2M（Multi-Scenario Multi-Task Meta Learning）：专栏
  • 多场景多任务建模（四）: PEPNet（Parameter and Embedding Personalized Network）：专栏

4. TensorRT & Triton

TensorRT：一种深度学习框架，提升GPU模型推理性能

Triton：TensorRT对应的模型服务化，实现模型统一管理和部署

4.1 Triton

项目文件夹：triton

  • TensorRT&Triton学习笔记(一): triton和模型部署+client：专栏

5. 自然语言处理NLP

项目文件夹：nlp

5.1 bert句向量

5.2 bert系列

BERT预训练代码(tensorflow和torch版本)：NLP/masked_language_model（独立实现git仓库）

  • BERT模型系列大全解读：专栏

6. 深度学习trick

项目文件夹：trick

带pt后缀的为pytorch实现版本，不带后缀的则为tensorflow版本。

  • 变量初始化(initialization)、分层学习率(hierarchical_lr)、梯度累积(gradient_accumulation): 专栏
  • Stochastic Weight Averaging (SWA)、Exponential Moving Average(EMA)：专栏
  • (unbalance)分类模型-类别不均衡问题之loss设计 & Label Smoothing：专栏

7. 多模态

项目文件夹：multimodal

7.1 Stable Diffusion

项目文件夹：Stable Diffusion

  • AI绘画Stable Diffusion原理之VQGANs/隐空间/Autoencoder：专栏
  • AI绘画Stable Diffusion原理之扩散模型DDPM：专栏

8. Embedding

项目文件夹：embedding

  • Embedding压缩之hash embedding：专栏
  • Embedding压缩之基于二进制码的Hash Embedding：专栏

9. 大语言模型（LLMs）

项目文件夹：llms

9.1 LangChain

LangChain开发入门教程：：llms/langchain_tutorial

  • Model I/O（prompts、llms、chat model、output parsers）：专栏
  • RAG/Retrieval（文档加载器、文本分割器、Embedding、向量数据库、检索）：专栏
  • Tools/Agents（工具、function call、agent）：专栏

9.2 LLM训练

LLM训练：llms/train

  • 尝试基于小模型复现DeepSeek-R1的思维链以及白话文介绍如何从零训练一个LLM：专栏
排名相邻
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