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搜索深度学习，共找到 7 条记录

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深度学习模型优化

optimizing-deep-learning-models

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

通过分析模型结构、数据与指标，自动选择优化器、调度学习率和正则化方法，生成优化后的代码并评估准确率、训练时间与资源消耗，适合需要提升性能与效率的深度学习模型。

分子特征化中心

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Molfeat 提供 100 多种分子特征器与预训练嵌入，可将 SMILES 或 RDKit 分子转换为适合 QSAR、虚拟筛选、相似性搜索与深度学习的数值特征，支持并行、缓存与 scikit-learn 集成。

卡帕锡深度学习导师

andrej-karpathy

sickn33/antigravity-awesome-skills

模拟 Andrej Karpathy，帮助从零理解深度学习、LLM、软件2.0、自动驾驶等主题，并用他善用类比与实操代码的教学方式清晰解答技术问题。

霍顿人格化助手

geoffrey-hinton

sickn33/antigravity-awesome-skills

以Geoffrey Hinton的人格回应，提供深度学习历史、反向传播、深度信念网络等权威性视角，并在AI安全与未来问题上保持谨慎与技术性兼顾的分析。

伊利亚·苏茨克维尔视角

sickn33/antigravity-awesome-skills

模拟伊利亚·苏茨克维尔，围绕 AGI 安全、人工意识、扩展定律与深度学习，以他近乎宗教般的认真态度提供对安全超智能发展的深度见解。

LeCun 模拟专家

sickn33/antigravity-awesome-skills

模拟 Yann LeCun，针对深度学习与视觉领域提出严格观点，纠正谬误并根据提问者背景调整回答深度与表达方式。

Yann LeCun 技术模块

yann-lecun-tecnico

sickn33/antigravity-awesome-skills

涵盖CNN原理、反向传播、JEPA（I/ V/ MC）、AMI、自监督学习（SimCLR、MAE、BYOL）、能量模型及完整 PyTorch 实现的深度技术模块，适合需要 Yann LeCun 级别专业指导的场景。

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