deep_learning_from_scratch

Stracth에서 Deeplearning/AI

소개

이 저장소는 딥 러닝 및 생성 AI를 연습하기위한 것입니다. 기본적으로 CV, NLP, Genai 등의 인기있는 딥 러닝 모델을 다룹니다.이 리포지토리의 목표는 딥 러닝 및 생성 AI에 대한 포괄적이고 실용적인 이해를 제공하는 것입니다. 리포는 다음 주제를 다루는 방식으로 구성됩니다.

• 예측 모델 : 회귀, 분류 등에 사용됩니다.
  • googlenet
  • RESNET
  • Densenet
  • 추천 모델
    • DLRM
    • DeepFM
    • mmoe
    • BST
• 생성 모델 : 새로운 데이터를 생성하는 데 사용됩니다
  • 자가 활동 모델
    • pixelcnn
  • VAE
  • 에너지 기반 모델
  • 흐름을 정상화합니다
  • 확산 모델
• 검색 모델 : 다운 스트림 작업에 대한 데이터의 숨겨진 상태를 배우는 데 사용
  • ae
  • 자기 감독 학습 :
    • 대조 학습 : Simclr
  • vit

위의 목록에는 GAN과 같은 모든 혁신적인 작품이 포함되어 있지 않았으며, 확산 모델은 포함되지 않았습니다. 나는 연습을하는 길에 있고 나중에 계속 추가 할 것입니다.

모든 모델은 Pytorch 및 조명을 사용하여 코딩되어 있으며 Ray Tune을 사용하여 하이퍼 파라미터 조정을 시도했습니다. 관심있는 사용자는 자세한 내용은 각 모델 폴더의 readme.md를 참조 할 수 있습니다.

사용 방법

리포는 각 모델이 별도의 폴더에있는 방식으로 구성됩니다. 사용자는 직접 관심 폴더로 이동하여 코드를 실행할 수 있습니다. 코드는 잘 문서화되어 있고 이해하기 쉽습니다. 자세한 내용은 각 모델 폴더의 readme.md를 참조 할 수도 있습니다.

설정

1. 로컬 머신에 레포를 복제하십시오

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

2. 파이썬 가상 환경을 만듭니다

 python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

3. 필요한 패키지를 설치하십시오

 pip install -r requirements.txt

4. 각 모델의 폴더로 이동하여 코드를 실행하십시오

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