annotated_deep_learning_paper_implementations - 🧑‍🏫50!並べてメモを付けた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(original、xl、switch、feedback、vit、...)、オプティマイザー(adam、adabelief、...)、gans(cyclegan、stylegan2、...)、🎮強化学習(ppo、dqn)、capsnetを含む、蒸留、...🧠

(🧑‍🏫 50! 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

ツイッター

labml.aiディープラーニングペーパーの実装

これは、ニューラルネットワークと関連するアルゴリズムの単純なPyTorch実装のコレクションです。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、ほぼ毎週新しい実装を追加しています。 ツイッター更新のため。

モジュール

✨ トランスフォーマー

✨ 再発性高速道路ネットワーク

✨ LSTM

✨ HyperNetworks-HyperLSTM

✨ ResNet

✨ ConvMixer

✨ カプセルネットワーク

✨ 生成的敵対的ネットワーク

✨ 拡散モデル

✨ RNNをスケッチする

✨グラフニューラルネットワーク

✨ 事実に反する後悔の最小化(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決します。

✨ 強化学習

✨ オプティマイザー

✨ 正規化レイヤー

✨ 蒸留

✨ アダプティブ計算

✨ 不確実性

インストール

pip install labml-nn

引用

これを学術研究に使用する場合は、次のBibTeXエントリを使用して引用してください。

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

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