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统计机器智能与学习引擎
一篇论文《胶囊间的动态路由》中胶囊网络（CapsNet）的TensorFlow实现
Python时间序列分析的机器学习工具包
【CVPR 2024】基于四维高斯 splatting 的实时动态场景渲染
神经计算科学课程
超棒的推理大型语言模型教程/综述/指南
使用 PyTorch 模拟脉冲神经网络 (SNN)
基于动态场景理解的SLAM系统，融合了目标检测、视觉SLAM（VSLAM）、光流/多视角几何方法进行动态物体检测，并结合Octomap地图构建和目标数据库
工业图神经网络框架
《模式分析与机器智能汇刊》(TPAMI 2024)论文：用于时间序列分析的图神经网络优秀资源 (GNN4TS)
强化学习教程及演示：动态规划（策略迭代和值迭代）、蒙特卡洛方法、时序差分学习（SARSA、Q学习）、函数逼近、策略梯度、深度Q网络（DQN）、模仿学习、元学习，以及相关的论文、课程等。
特征工程是指利用领域知识，通过数据挖掘技术从原始数据中提取特征的过程。这些特征可以用来提高机器学习算法的性能。特征工程本身就可以被认为是应用机器学习。
关于动态图（时间序列图、网络或知识图谱）上机器学习（深度学习）的优秀论文
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【ICLR 2025 聚焦论文？】TokenFormer 官方实现：重新思考基于标记化模型参数的 Transformer 扩展
Long-RL: Scaling RL to Long Sequences
自动驾驶中自监督街道高斯模型的官方实现
这个仓库提供了一些程序，用于构建基于检索增强生成 (RAG) 的生成式 AI 代码。它结合了 LlamaIndex、Deep Lake 和 Pinecone，并利用 OpenAI 和 Hugging Face 的模型进行生成和评估。
循环事件网络：基于时间知识图谱的自回归结构推理（EMNLP 2020）
