Top AI Repos — open-source AI, indexed and scored
Top AI Repos tracks AI repositories on GitHub and answers two different questions about each one: is it moving right now, and would you bet a product on it.
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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
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| 2026-08-05 | 3006 |
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 # AlphaTree : DNN && GAN && NLP && BIG DATA 从新手到深度学习应用工程师 <p align="center"> <img src="https://img.shields.io/badge/website-alphatree.cn-38e1ff?style=for-the-badge" alt="Website" /> <img src="https://img.shields.io/github/stars/weslynn/AlphaTree-graphic-deep-neural-network?style=for-the-badge" alt="Stars" /> <img src="https://img.shields.io/github/forks/weslynn/AlphaTree-graphic-deep-neural-network?style=for-the-badge" alt="Forks" /> <img src="https://img.shields.io/badge/License-CC BY--NC--SA 4.0-lightgrey.svg?style=for-the-badge" alt="License" /> </p> <h1 align="center">AlphaTree 图解AI</h1> <p align="center"> <b>数学 · 计算机 · 人工智能，三千年演进，一根时间线</b><br/> <i>Graphic Deep Neural Network → Interactive AI Timeline (1943 → 2026)</i> </p> 🌐 新版交互站点已上线：[https://alphatree.cn](https://alphatree.cn) 本仓库是 2019 年的静态图解合集；2026 年我们把它用 AI 重做成了可交互的时间线站点。 148 个里程碑 · 可视化网络结构· 可交互算法动画 · 论文地铁图。 欢迎 Star 收藏新站，并到站点里体验。 🌐 The new interactive site is live:[https://alphatree.cn](https://alphatree.cn) . This repo was a static diagram collection from 2019; in 2026 we rebuilt it into an interactive timeline site with AI assistance. ✨ 这是什么 / What is this AlphaTree 最初是一个把深度学习经典网络结构「统一画一遍」的开源项目——因为论文里的同一张图，画法五花八门，看着头疼。后来拓展成了论文发展roadmap， 它曾在 2019 年意外登上 GitHub Trending，攒下 3k+ star，后来因工作繁忙后停更了一段时间。 2026 年，the dream come true，我们用 AI 工具把它整个重做了一遍：从「一堆静态图」变成了 可以交互的网络结构，那一堆文字变成了「一根能走的时间线」——覆盖从数学起源、计算机诞生、到今天大模型的三千年演进。而roadmap ，真的是可以交互的 roadmap了。每个站点都可以点击，查看论文介绍，也开始加入了 arxiv的链接。 AlphaTree started as an open-source project that redrew classic deep-learning architectures in one consistent style. It hit GitHub Trending in 2019 and earned 3k+ stars, then went stale after 2022. In 2026 we rebuilt it from scratch into an interactive timeline spanning ~3,000 years of math → computing → AI. 从AI研究的角度来说，AI的学习和跟进是有偏向性的，更多的精英是擅长相关的一到两个领域，在这个领域做到更好。而从AI应用工程师的角度来说，每一个工程都可能涉及很多个AI的方向，而他们需要了解掌握不同的方向才能更好的开发和设计。 但是AI中每一个领域都在日新月异的成长。而每一位研究人员写paper的风格都不一样，相似的模型，为了突出不同的改进点，他们对模型的描述和图示都可能大不相同。为了帮助更多的人在不同领域能够快速跟进前沿技术，我们构建了“AlphaTree计划”，每一篇文章都会对应文章，代码，然后进行图示输出。 在面试到一些同学的时候，他们总是信誓旦旦的表示要转深度学习，但是存在能推导公式，但是一到深入理念，或者工程项目细节就两眼一抹黑。有没有一个项目，能一个一个项目帮助大家理解深度学习的发展的同时也提高应用能力。 基于这种想法，开启了这个项目。希望丰富的资源能够帮助到大家。 版权申明：CC-BY-NC-SA 知识共享-署名-非商业性-相同方式共享 --------------------------------------------------------------------------------------------------- 🖼️ 预览 / Preview 💡 Suggested shots: ① 时间线全景 <img width="2120" height="1628" alt="image" src="https://github.com/user-attachments/assets/3ddddd89-ce9a-4db4-bfa7-5754a9b2b9a0" /> ② ResNet 3D 结构 <img width="3184" height="1566" alt="image" src="https://github.com/user-attachments/assets/0a49cd06-d766-4746-88d9-280c68e90b0a" /> ③ 论文地铁图。 <img width="1978" height="1294" alt="image" src="https://github.com/user-attachments/assets/ee71f462-1711-41e8-aae7-047a93242f2a" /> 直接体验：打开 alphatree.cn，无需注册，电脑/手机均可。 🚀 快速开始 / Quick start # 方式一：直接访问在线站点（推荐） # 打开 https://alphatree.cn # 方式二：本仓库是历史图解源码，可本地查看静态图 git clone https://github.com/weslynn/AlphaTree-graphic-deep-neural-network.git cd AlphaTree-graphic-deep-neural-network # 按仓库内原有说明打开对应 HTML / 图片 ⚠️ 注意：本仓库保留的是 2019 版静态图解源码；所有最新内容都在 alphatree.cn。 This repo keeps the 2019 static diagrams; the latest content lives at the site. 🛠️ 技术说明 / Tech notes 纯前端单页：站点是一个 HTML 文件，无后端、无需登录。 数据内联：所有数据内联在页面中（首屏约 6MB，gzip 后约 2.6MB），正在拆分为按需加载的 JSON + CDN。 AI 辅助 + 人工校对：内容由 AI 辅助生成，年份、人名、沿革关系均人工逐条核对。如发现错误，欢迎提 Issue。 开源许可：内容基于 CC BY-NC-SA 4.0（署名 + 非商业 + 相同方式共享），商用请联系作者。 Pure front-end single-page site, no backend, no login. Content is AI-assisted with manual fact-checking on dates/names/lineage. 🗺️ 路线图（第 2 期）/ Roadmap [ ] 数据外置 + 懒加载，压低首屏体积 [ ] 补齐 2023–2026 关键节点（含 DeepSeek、多模态、Agent 等） [ ] 详情页独立深链（#/model/resnet 等），支持分享单张图 [ ] OG / Twitter Card 分享卡片 [ ] 离线版 / PDF 导出 [ ] 投稿入口（沿用社区传统：贡献者署「植物名」🌱） 🤝 贡献 / Contributing 数据纠错、内容补充、翻译都欢迎： 在 Issues 提错误/建议； 或提 PR 到本仓库（历史图解部分）； 站点新内容的反馈请到 alphatree.cn 评论区。 内容遵循 CC BY-NC-SA 4.0，引用时
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gingo白果
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matched fp:c5c9f7efec23f4cb, topic:deep-learning, topic:neural-network
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