fromthetensor

テンソルから安定した拡散まで

トランジスタから触発されました。

機械学習は困難であり、多くのチュートリアルをフォローするのが難しく、最初の原則からソフトウェア2.0を理解するのは困難です。

あなたはMLエンジニアになりたいですか？さて、これがそれをうまくいくためのステップです：

1. 論文をダウンロードしてください
2. それを実装します
3. スキルが得られるまでこれを続けてください

-ジョージ・ホッツ

セクション1：イントロ：テンソルを過ぎて私たちの道を浮気 - 1週間

• したがって、これらのテンソルについて - コースの概要。テンソルを使用してディープラーニングモデルがどのように構築可能であるか、CNNやRNNなどのさまざまなアーキテクチャがさまざまな方法でテンソルを使用する方法を説明してください。バックプロパゲーションと勾配降下の概念を理解します。 [ビデオ]

セクション2：ディープラーニング：とにかくディープラーニングとは何ですか？ - 1週間

• シンプルなニューラルネットワークの構築 - 最初の小さなプログラム！モデルを機能させ、深い学習の基本を学習します。 [コード] [ビデオ]

• シンプルなCNNの構築 - 深い学習のイントロの章、シンプルなCNNを構築する方法を学び、畳み込みとプーリングの概念を理解します。 [コード] [ビデオ]

• 単純なRNNの構築 - 再発性ニューラルネットワークの基本を学び、以前の入力の状​​態を保存するのに役立つ「メモリ」の概念を理解します。 [コード] [ビデオ]

セクション3：論文の実装（パート1）：ビジョンモデル-3週間

• レネットの実装 - レネットアーキテクチャとそのアプリケーションについて学びます。 [コード] [紙]

• ALEXNETの実装 - 画像分類タスクにALEXNETを実装する方法を学びます。 [コード] [紙]

• ResNetの実装 - 画像分類タスクにResNetを実装する方法を学びます。 [コード] [紙]

• DCGANの構築 - DCGANの構築方法と敵対的な訓練の概念を学びます。 [コード] [紙]

セクション4：論文の実装（パート2）：言語モデル-3週間

• GRUとLSTMの実装 - LSTMおよびGRU細胞の概念について学びます。 [コード] [紙]

• CBOWとSKIP-GRAMの実装-Word2Vecアーキテクチャとそのアプリケーションについて学びます。 [コード] [紙]

• トランスの構築 - トランスアーキテクチャとそのアプリケーションについて学びます。 [コード] [紙]

• バートの微調整 - バートアーキテクチャについて学び、事前に訓練されたモデルを微調整します。 [コード] [紙]

セクション5：論文の実装（パート3）：ビジョン言語モデル-1週間

• 安定した拡散モデルの構築 - 安定した拡散アーキテクチャと、画像生成タスクでのそのアプリケーションについて学びます。 [コード] [紙]