fromthetensor

텐서에서 안정적인 확산으로

트랜지스터에서 영감을 얻었습니다.

머신 러닝은 어렵고 많은 튜토리얼을 따르기 어렵고 첫 번째 원칙에서 소프트웨어 2.0을 이해하기가 어렵습니다.

ML 엔지니어가되고 싶니? 글쎄, 다음을 잘하는 단계는 다음과 같습니다.

1. 종이를 다운로드하십시오
2. 구현하십시오
3. 기술이있을 때까지 계속하십시오

-George Hotz

섹션 1 : 소개 : 텐서를 지나가는 길

• 그러한 텐서에 대해 - 코스 개요. 텐서를 사용하여 딥 러닝 모델을 구축 할 수있는 방법과 CNN 및 RNN과 같은 다양한 아키텍처가 텐서를 다양한 방식으로 사용하는 방법을 설명하십시오. 역전 및 그라디언트 하강의 개념을 이해하십시오. [동영상]

섹션 2 : 딥 러닝 : 어쨌든 딥 러닝이란 무엇입니까? - 1 주

• 간단한 신경망 구축 - 첫 작은 프로그램! 모델이 작동하고 딥 러닝의 기본 사항을 배우는 것. [코드] [비디오]

• 간단한 CNN을 구축하는 딥 러닝의 소개 장인 간단한 CNN을 구축하고 컨볼 루션 및 풀링의 개념을 이해하는 방법을 배우십시오. [코드] [비디오]

• 간단한 RNN 구축 - 반복 신경 네트워크의 기본 사항을 배우고 이전 입력 상태를 저장하는 데 도움이되는 "메모리"의 개념을 이해합니다. [코드] [비디오]

섹션 3 : 논문 구현 (1 부) : 비전 모델 - 3 주

• Lenet 구현 - Lenet 아키텍처 및 응용 프로그램에 대해 알아보십시오. [코드] [종이]

• AlexNet 구현 - 이미지 분류 작업을 위해 AlexNet을 구현하는 방법을 배우십시오. [코드] [종이]

• RESNET 구현 - 이미지 분류 작업을 위해 RESNET을 구현하는 방법을 배우십시오. [코드] [종이]

• DCGAN 구축 - DCGAN을 구축하는 방법과 적대적인 훈련의 개념을 배우십시오. [코드] [종이]

섹션 4 : 논문 구현 (2 부) : 언어 모델 - 3 주

• GRU 및 LSTM 구현 - LSTM 및 GRU 셀의 개념에 대해 알아보십시오. [코드] [종이]

• Cbow 및 Skip-Gram 구현-Word2Vec 아키텍처 및 응용 프로그램에 대해 알아보십시오. [코드] [종이]

• 변압기 구축 - 변압기 아키텍처 및 응용 프로그램에 대해 알아보십시오. [코드] [종이]

• 버트 미세 조정-버트 아키텍처에 대해 배우고 미리 훈련 된 모델을 미세 조정하십시오. [코드] [종이]

섹션 5 : 논문 구현 (3 부) : 비전 언어 모델-1 주

• 안정적인 확산 모델 구축 - 안정적인 확산 아키텍처와 이미지 생성 작업에서의 적용에 대해 알아보십시오. [코드] [종이]