Deep Learning Experiments
1.0.0
修訂和擴展
| 話題 | 筆記 | 影片 | 代碼 |
|---|---|---|---|
| 概述 | - | - | |
| 監督學習 | - | - | |
| 多層感知器(MLP) | - | 筆記本 | |
| 卷積神經網絡(CNN) | - | 筆記本 | |
| 復發性神經網絡(RNN) | - | 筆記本 | |
| 變壓器 | - | 筆記本 | |
| 曼巴 | - | Simplemamba mamba2 | |
| 最佳化 | - | - | |
| 正則化 | - | - | |
| 檢測 | - | - | |
| 分割 | - | SAM2 | |
| 自動編碼器(AE) | - | AE&DENOSING AE 著色AE | |
| 變異自動編碼器(VAE) | - | vae和cvae | |
| 生成對抗網絡(GAN) | - | DCGAN和CGAN | |
| 大型語言模型(LLMS)的介紹 | - | GPT2-TS-TRAIN,GPT2-TS-VAL | |
| LLM數據和模型 | - | gpt2-ts-ft,gpt2-ts-ft-val |
| 話題 | 筆記 | 影片 | 代碼 |
|---|---|---|---|
| 發展環境 | - | - | |
| Python | - | - | |
| numpy | - | - | |
| Einsum | - | 筆記本 | |
| Einops | - | 筆記本 | |
| Pytorch | - | - | |
| Gradio | - | 筆記本 駱駝聊天 | |
| 效率 | - | 代碼 | |
| Pytorch閃電 | - | 筆記本 | |
| 型號包裝和服務 | - | ONNX導出 ONNX運行時 Torchscript&Tensorrt Pytriton Yolo客戶 Pytriton Yolo服務器 | |
| Docker | = | - | |
| huggingfcae | - | - |
假設您已經有anaconda或venv ,請安裝所需的Python軟件包以在此版本中運行實驗。
pip install -r requirements.txt --upgrade
| AI,ML和深度學習 | 筆記 | 影片 | 代碼 |
|---|---|---|---|
| 概述 | Youtube | - | |
| 工具包 | |||
| 發展環境 和代碼編輯器 | Youtube | - | |
| Python | Youtube | - | |
| numpy | Youtube | Jupyter | |
| Einsum | Youtube | Jupyter | |
| Einops | Youtube | jupyter& jupyter(音頻) | |
| Pytorch&Timm | Youtube | Pytorch/timm& 輸入jupyter | |
| Gradio&Hugging Face | Youtube | Jupyter | |
| 重量和偏見 | Youtube | Jupyter | |
| 擁抱臉加速器 | 與W&B相同 | 與W&B相同 | jupyter& Python |
| 數據集和數據裝載機 | Youtube | Jupyter | |
| 監督學習 | Youtube | ||
| Pytorch閃電 | Youtube | Mnist&KWS | |
| 關鍵字發現應用程序 | cd versions/2022/supervised/python &&python3 kws-infer.py --gui | ||
| 構建塊: MLP,CNN,RNN,變形金剛 | |||
| MLP | Youtube | CIFAR10上的MLP | |
| CNN | Youtube | CNN在CIFAR10上 | |
| 變壓器 | Youtube | CIFAR10上的變壓器 | |
| 反向傳播 | |||
| 最佳化 | |||
| 正則化 | |||
| 無監督的學習 | 很快 | ||
| 自動編碼器 | Youtube | ae mnist 著色CIFAR10 |
如果您覺得這項工作有用,請給它一個明星,叉或引用:
@misc{atienza2020dl,
title={Deep Learning Lecture Notes},
author={Atienza, Rowel},
year={2020},
publisher = {GitHub},
journal = {GitHub repository},
howpublished = {url{https://github.com/roatienza/Deep-Learning-Experiments}},
}