fromthetensor

從張量到穩定的擴散

受晶體管的啟發。

機器學習很困難，許多教程很難遵循，並且很難從第一原則中理解軟件2.0。

您想成為ML工程師嗎？好吧，這是擅長這一點的步驟：

1. 下載論文
2. 實施它
3. 繼續這樣做直到有技能

-喬治·霍茲（George Hotz）

第1節：介紹：欺騙我們的張量 - 1週

• 因此，這些張量 - 課程概述。描述使用張量的深度學習模型如何構建，以及CNN和RNN等不同架構以不同方式使用張量。了解反向傳播和梯度下降的概念。 [影片]

第2節：深度學習：什麼是深度學習？ - 1週

• 構建一個簡單的神經網絡 - 您的第一個小程序！使模型有效並學習深度學習的基礎。 [代碼] [視頻]

• 構建一個簡單的CNN - 深度學習的介紹章節，學習如何構建簡單的CNN並了解卷積和匯總的概念。 [代碼] [視頻]

• 構建一個簡單的RNN - 了解復發性神經網絡的基礎知識，並了解“內存”的概念，該概念可幫助他們存儲以前的輸入狀態。 [代碼] [視頻]

第3節：實施論文（第1部分）：視覺模型 - 3週

• 實施LENET-了解LENET體系結構及其應用程序。 [代碼] [紙]

• 實施Alexnet-了解如何實現圖像分類任務的Alexnet。 [代碼] [紙]

• 實施重新系統 - 了解如何實現圖像分類任務的重新系統。 [代碼] [紙]

• 建立DCGAN - 學習如何建立DCGAN和對抗訓練的概念。 [代碼] [紙]

第4節：實施論文（第2部分）：語言模型 - 3週

• 實施GRU和LSTM-了解LSTM和GRU細胞的概念。 [代碼] [紙]

• 實施CBOW和SKIP-GRAM-了解Word2Vec架構及其應用程序。 [代碼] [紙]

• 構建變壓器 - 了解變壓器體系結構及其應用。 [代碼] [紙]

• 微調BERT - 了解BERT體系結構並微調預訓練的模型。 [代碼] [紙]

第5節：實施論文（第3部分）：視覺語言模型 - 1週

• 構建穩定的擴散模型 - 了解穩定的擴散體系結構及其在圖像生成任務中的應用。 [代碼] [紙]