weslynn/AlphaTree-graphic-deep-neural-network
AI Roadmap:机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)、对抗神经网络(GAN），图神经网络（GNN），NLP，大数据相关的发展路书(roadmap), 并附海量源码（python，pytorch）带大家消化基本知识点，突破面试，完成从新手到合格工程师的跨越，其中深度学习相关论文附有tensorflow caffe官方源码，应用部分含推荐算法和知识图谱
What it solves
AlphaTree 旨在帮助有志成为 AI 应用工程师的人，弥合理论公式推导与实际工程实现之间的差距。它解决了在快速演进的 AI 领域中，不同研究者使用不一致的术语和图示来描述相似模型，难以跟上最新进展的问题。
How it works
该项目将深度学习知识组织成结构化、可视化的路线图。它通过链接学术论文、相应的代码实现和说明图示，描绘各 AI 领域（如图像分类、目标检测、生成对抗网络 (GAN)）的演变，帮助用户了解每个模型的概念流程和技术细节。
Who it’s for
主要面向想要转向深度学习应用工程的初学者和开发者，提供一条完整且可视化引导的路径，让他们掌握前沿 AI 技术。
Highlights
- Comprehensive Model Mapping: Covers a wide range of classic and modern architectures including LeNet, AlexNet, VGG, ResNet, and StyleGAN.
- Multi-Domain Coverage: Includes structured paths for Computer Vision (classification, detection, segmentation, OCR), GANs, and Voice Cloning.
- Curation of Resources: Provides a curated list of papers, GitHub repositories, and performance metrics (like FID and IS) for various models.
- Visual Learning: Emphasizes the use of diagrams and maps to explain the progression of network structures and training improvements.