Deep Tutorials for PyTorch
1.0.0
Esta es una serie de tutoriales en profundidad que estoy escribiendo para implementar modelos de aprendizaje profundo de Deep por su cuenta con la increíble Biblioteca Pytorch.
Se supone que el conocimiento básico de Pytorch y las redes neuronales.
Si eres nuevo en Pytorch, primero lea el aprendizaje profundo con Pytorch: un bombardeo de 60 minutos y aprendizaje de Pytorch con ejemplos.
24 de abril de 2023 : Acabo de completar los tutoriales de super resolución y transformadores.
09 de diciembre de 2023 : ¿Interesado en ajedrez o transformadores? Echa un vistazo a los transformadores de ajedrez.
En cada tutorial, nos centraremos en una aplicación o área de interés específica mediante la implementación de un modelo de un trabajo de investigación.
| Solicitud | Papel | Tutorial | También aprender sobre | Estado |
|---|---|---|---|---|
| Subtitulación de imágenes | Mostrar, asistir y contar | Un tutorial de Pytorch para el subtítulo de imágenes | • Arquitectura del codificador del codificador • atención • Transferir el aprendizaje • Búsqueda de haz | ? completo |
| Etiquetado de secuencia | Etiquetado de secuencia de empoderamiento con modelo de lenguaje neuronal consciente de tareas | Un tutorial de Pytorch para el etiquetado de secuencia | • Modelos de idiomas • RNNS de personajes • Aprendizaje de varias tareas • Campos aleatorios condicionales • Viterbi decodificación • Redes de carreteras | ? completo |
| Detección de objetos | SSD: detector multibox de disparo único | un tutorial de Pytorch a la detección de objetos | • Detección de un solo disparo • Mapas de características multiescala • Priors • Multibox • Minería negativa dura • Supresión no máxima | ? completo |
| Clasificación de texto | Redes de atención jerárquica para la clasificación de documentos | Un tutorial de Pytorch a la clasificación de texto | • Atención jerárquica | ? Código completo |
| Súper resolución | Photo-Realista Single Image Super-Resolution utilizando una red adversaria generativa | Un tutorial de Pytorch a la super-resolución | • Gans : este también es un tutorial de GaN • Conexiones residuales • Convolución de subpíxeles • Pérdida perceptiva | ? completo |
| Traducción automática | La atención es todo lo que necesitas | Un tutorial de Pytorch a Transformers | • Transformadores • Atención múltiple • Incrustos posicionales • Arquitectura del codificador del codificador • Codificación de pares de bytes • Búsqueda de haz | ? completo |
| Segmentación semántica | Segformer: diseño simple y eficiente para la segmentación semántica con transformadores | Un tutorial de Pytorch a la segmentación semántica | N / A | ? planificado |
