annotated_deep_learning_paper_implementations - 🧑 🏫 59 サイドバイサイドノート📝付きのディープラーニングペーパーの実装/チュートリアル;トランスフォーマー(オリジナル、XL、スイッチ、フィードバック、ビットなど)、オプティマイザー(アダム、アダベリーフなど)、ガン(サイクガン、スタイルガン2など)、強化学習(PPO、DQN)、🎮カプスネット、蒸留などを含む。🧠

(🧑‍🏫 59 Implementations/tutorials of deep learning papers with side-by-side notes 📝; including transformers (original, xl, switch, feedback, vit, ...), optimizers (adam, adabelief, ...), gans(cyclegan, stylegan2, ...), 🎮 reinforcement learning (ppo, dqn), capsnet, distillation, ... 🧠)

Created at: 2020-08-25 10:29:34
Language: Jupyter Notebook
License: MIT

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labml.ai ディープラーニングペーパーの実装

これは、次の単純な PyTorch 実装のコレクションです。 ニューラルネットワークと関連アルゴリズム。 これらの実装は、説明とともに文書化されています。

Webサイトは、これらを並べてフォーマットされたメモとしてレンダリングします。 これらは、これらのアルゴリズムをよりよく理解するのに役立つと信じています。

スクリーンショット

このリポジトリを積極的に維持し、新しいリポジトリを追加しています ほぼ毎週実装。囀る更新のために。

紙の実装

✨ トランスフォーマー

✨ エリューサーGPT-ネオックス

✨ 拡散モデル

✨ 敵対的生成ネットワーク

✨ リカレントハイウェイネットワーク

✨ ティッカー

✨ ハイパーネットワーク - ハイパー LSTM

✨ レスネット

✨ コンバージョンミキサー

✨ カプセルネットワーク

✨ ユーネット

✨ スケッチ RNN

✨ グラフニューラルネットワーク

✨ 反事実的後悔の最小化(CFR)

CFRを使用したポーカーなど、情報が不完全なゲームを解く。

✨ 強化学習

✨ オプティマイザー

✨ 正規化レイヤー

✨ 蒸留

✨ 適応計算

✨ 疑い

✨ アクティベーション

✨ 言語モデルのサンプリング手法

✨ スケーラブルなトレーニング/推論

ハイライトされた研究論文のPDF

取り付け

pip install labml-nn

引用

学術研究に利用する場合は、以下のBibTeXの項目から引用してください。

@misc{labml,
 author = {Varuna Jayasiri, Nipun Wijerathne},
 title = {labml.ai Annotated Paper Implementations},
 year = {2020},
 url = {https://nn.labml.ai/},
}

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これは、携帯電話からディープラーニングモデルのトレーニングとハードウェアの使用状況を監視できるライブラリです。また、ディープラーニングコードを効率的に記述するのに役立つ他の多くのツールも付属しています。