开源框架链接和入门教程

Matlab

1. ConvNet 卷积神经网络是一类深度学习分类算法，它可以从原始数据中自主学习有用的特征，通过调节权重值来实现。

2. DeepLearnToolBox是用于深度学习的Matlab/Octave工具箱，它包含深度信念网络（DBN）、栈式自编码器（stacked AE）、卷积神经网络（CNN）等算法。

3. cuda-convet是一套卷积神经网络（CNN）代码，也适用于前馈神经网络，使用C++/CUDA进行运算。它能对任意深度的多层神经网络建模。只要是有向无环图的网络结构都可以。训练过程采用反向传播算法（BP算法）。

4. MatConvNet是一个面向计算机视觉应用的卷积神经网络（CNN）Matlab工具箱。它简单高效，能够运行和学习最先进的机器学习算法。

CPP

1. eblearn是开源的机器学习C++封装库，由Yann LeCun主导的纽约大学机器学习实验室开发。它用基于能量的模型实现卷积神经网络，并提供可视化交互界面（GUI）、示例以及示范教程。

2. SINGA是Apache软件基金会支持的一个项目，它的设计目标是在现有系统上提供通用的分布式模型训练算法。

3. NVIDIA DIGITS是用于开发、训练和可视化深度神经网络的一套新系统。它把深度学习的强大功能用浏览器界面呈现出来，使得数据科学家和研究员可以实时地可视化神经网络行为，快速地设计出最适合数据的深度神经网络。

4. Intel® Deep Learning Framework提供了Intel®平台加速深度卷积神经网络的一个统一平台。

基于TensorFlow的框架
https://github.com/fchollet/keras
https://github.com/tflearn/tflearn
https://github.com/beniz/deepdetect
https://github.com/tensorflow/fold
https://github.com/leriomaggio/deep-learning-keras-tensorflow

无人驾驶
https://github.com/kevinhughes27/TensorKart
https://github.com/SullyChen/Autopilot-TensorFlow

深度强化学习
https://github.com/dennybritz/reinforcement-learning
https://github.com/zsdonghao/tensorlayer
https://github.com/matthiasplappert/keras-rl
https://github.com/nivwusquorum/tensorflow-deepq
https://github.com/devsisters/DQN-tensorflow
https://github.com/coreylynch/async-rl
https://github.com/carpedm20/deep-rl-tensorflow
https://github.com/yandexdataschool/Practical_RL

自然语言处理
文本分类

https://github.com/dennybritz/cnn-text-classification-tf

序列建模

https://github.com/google/seq2seq

中文分词

https://github.com/koth/kcws

基于文本的图像合成

https://github.com/paarthneekhara/text-to-image

RNN语言建模

https://github.com/sherjilozair/char-rnn-tensorflow
https://github.com/silicon-valley-data-science/RNN-Tutorial

神经图灵机

https://github.com/carpedm20/NTM-tensorflow

小黄鸡

https://github.com/wong2/xiaohuangji

语音领域
语音合成

https://github.com/ibab/tensorflow-wavenet
https://github.com/tomlepaine/fast-wavenet

语音识别

https://github.com/buriburisuri/speech-to-text-wavenet
https://github.com/pannous/tensorflow-speech-recognition

计算机视觉
风格转换

https://github.com/anishathalye/neural-style
https://github.com/cysmith/neural-style-tf

运用GAN图像生成

https://github.com/carpedm20/DCGAN-tensorflow

图像到图像的翻译

https://github.com/affinelayer/pix2pix-tensorflow

图像超分辨

https://github.com/Tetrachrome/subpixel

人脸识别

https://github.com/davidsandberg/facenet

目标检测

https://github.com/TensorBox/TensorBox

运动识别

https://github.com/guillaume-chevalier/LSTM-Human-Activity-Recognition

图像复原

https://github.com/bamos/dcgan-completion.tensorflow

生成模型

https://github.com/wiseodd/generative-models

TensorFlow实时debug工具
https://github.com/ericjang/tdb

TensorFlow在树莓派上的应用
https://github.com/samjabrahams/tensorflow-on-raspberry-pi

TensorFlow基于R的应用
https://github.com/rstudio/tensorflow

实时Spark与TensorFlow的输入pipeline
https://github.com/fluxcapacitor/pipeline
https://github.com/yahoo/TensorFlowOnSpark

caffe与TensorFlow结合
https://github.com/ethereon/caffe-tensorflow

概率建模
https://github.com/blei-lab/edward

大牛github网址收藏
关于文本分类：https://github.com/ChengjinLi/machine_learning
关于聊天机器人：https://github.com/MarkWuNLP/MultiTurnResponseSelection

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