deep_learning_from_scratch

deeplearning/ai من stracth

مقدمة

هذا الريبو هو لممارسة التعلم العميق و AI التوليدي. إنه يغطي بشكل أساسي نماذج التعلم العميق الشهيرة في السيرة الذاتية ، NLP ، Genai ، إلخ. الهدف من هذا الريبو هو توفير فهم شامل وعملي للتعلم العميق و AI. تم تنظيم الريبو بطريقة تغطي الموضوعات التالية:

• نماذج التنبؤ: تستخدم للانحدار ، التصنيف وما إلى ذلك.
  • googlenet
  • Resnet
  • Densenet
  • نماذج التوصية
    • DLRM
    • DEPFM
    • ممو
    • BST
• النماذج التوليدية: تستخدم لإنشاء بيانات جديدة
  • النماذج التلقائية
    • Pixelcnn
  • vae
  • نموذج قائم على الطاقة
  • تطبيع التدفق
  • نموذج الانتشار
• نماذج الاكتشاف: تستخدم لتعلم الحالة الخفية للبيانات لمهمة المصب
  • Ae
  • التعلم الخاضع للإشراف:
    • التعلم التباين: simclr
  • فيت

لم تتضمن القائمة أعلاه جميع الأعمال الثورية ، مثل GAN ، لا يتم تضمين نموذج الانتشار. أنا في طريقتي في ممارسة التدريب وأستمر في إضافتها لاحقًا.

يتم ترميز جميع النماذج باستخدام Pytorch والإضاءة ، كما حاولنا ضبط فرطاميرامترامات باستخدام Ray Tune. قد يشير المستخدمون الذين لديهم اهتمام إلى readMe.md في كل مجلد نموذج لمزيد من التفاصيل.

كيفية استخدام

يتم تنظيم الريبو بطريقة يكون كل نموذج في مجلد منفصل. يمكن للمستخدمين الانتقال مباشرة إلى المجلد ذي الاهتمام وتشغيل الرمز. تم توثيق الرمز جيدًا وسهل الفهم. يمكن للمستخدمين أيضًا الرجوع إلى readMe.md في كل مجلد نموذج لمزيد من التفاصيل.

يثبت

1. استنساخ الريبو في جهازك المحلي

 cd path/to/your/workspace
git clone https://github.com/Bingzw/DL_genAI_practicing.git

2. إنشاء بيئة افتراضية بيثون

 python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

3. تثبيت الحزم المطلوبة

 pip install -r requirements.txt

4. انتقل إلى مجلد كل طراز وقم بتشغيل الرمز

 cd path/to/model/folder
python train.py