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Dive-into-DL-PyTorch

PyTorch实现与教程

项目将《动手学深度学习》原书的MXNet代码实现改为PyTorch,适合对深度学习感兴趣并希望使用PyTorch的用户。无需深度学习或机器学习背景,只需基础数学和编程知识。项目包含Jupyter Notebook代码和Markdown文档,通过Docsify部署,方便在线或本地浏览和运行。

pytorch-seq2seq - 使用PyTorch实现序列到序列模型的教程
GithubPyTorchseq2seq开源项目机器翻译神经网络翻译
该项目提供一系列使用PyTorch实现seq2seq模型的教程,特别是对德语到英语的翻译。教程涵盖了seq2seq网络的基础、编码器-解码器模型、注意机制以及使用spaCy进行数据分词,并提供了详细的代码和示例,帮助学习者深入理解和应用相关技术。
machine_learning_complete - 机器学习综合教程,涵盖数据处理至深度学习全流程
Github人工智能开源项目数据分析数据可视化机器学习深度学习
machine_learning_complete是一个全面的机器学习资源库,包含35个详细的笔记本教程,覆盖了从Python编程到数据分析、机器学习和深度学习的全面技能。项目自2021年起不断更新,加入了最新的MLOps指南,适合各级别学者和开发人员。
Transformer-from-scratch - 简洁实现Transformer模型的入门教程
GithubLLMPyTorchTransformer开源项目模型训练自然语言处理
该项目展示了如何用约240行代码实现Transformer模型,包含基于PyTorch的训练演示和详细的Jupyter Notebook。使用450Kb样本数据集,在单CPU上20分钟内完成训练,帮助初学者理解大型语言模型的原理和实现过程。
Machine-Learning-Guide - 全面的机器学习指南,从基础到前沿应用
Github人工智能开源项目机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉
这份机器学习指南涵盖了从基础概念到前沿技术的各个方面,包括丰富的学习资源、主流框架工具介绍和热门应用领域。指南详细讲解了算法、深度学习、强化学习等核心主题,还提供了CUDA、MATLAB等相关技术的开发指南。涉及计算机视觉、自然语言处理等热门领域,并深入介绍PyTorch、TensorFlow等主流机器学习框架和工具,旨在提高机器学习开发效率。
AI-Notes - 全面的AI学习资源 从理论到实践的系统指南
AIGithub人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络
该项目提供全面的AI学习资源,涵盖机器学习、深度学习和自然语言处理等领域。内容包括数学基础、算法原理及工具应用,从理论到实践构建系统知识。通过Jupyter Notebook和Colab实现互动学习,适合AI初学者和从业者掌握核心概念及最新进展。
course-v3 - 第三版实用深度学习教程与配套notebooks
GithubPractical Deep Learningcourse-v3fastaifastbooknotebooks开源项目
第三版实用深度学习教程,提供程序员深度学习的实际应用指南。需使用fastai1与配套notebooks,不兼容最新的fastai。如需最新版本教程,请访问指定链接。
TensorFlow-Course - 从入门到精通的TensorFlow免费教程
GithubTensorFlow开源项目机器学习深度学习神经网络
TensorFlow-Course提供从TensorFlow基础到高级应用的全面教程,配套清晰的源代码和文档,适合初学者和开发者快速掌握。支持最新的TensorFlow 2.3版本,确保您使用的是最前沿技术。
Transformers-Tutorials - Transformers库深度学习模型教程集合
GithubHuggingFaceTransformers开源项目深度学习自然语言处理计算机视觉
这个项目汇集了基于HuggingFace Transformers库的多种深度学习模型教程,涵盖自然语言处理和计算机视觉等领域。内容包括BERT、DETR、LayoutLM等模型的微调和推理示例,展示了在图像分类、目标检测、文档分析等任务中的应用。所有代码采用PyTorch实现,并提供Colab notebooks方便实践。
machine-learning-curriculum - 了解机器学习及其工具,全面提升技能指南
Artificial IntelligenceDeep LearningGithubMachine LearningReinforcement LearningTensorFlow开源项目
该教程旨在引导学习机器学习,推荐实用工具和媒体资源,帮助用户融入机器学习领域。内容定期更新,保持新鲜度并移除过时信息。涵盖机器学习、深度学习、强化学习及最佳实践等多个主题,并提供详细的学习资源和书籍推荐。适合从初学者到高级用户,帮助提升机器学习技能,掌握最新技术。
LeNet5-MNIST-PyTorch - PyTorch实现LeNet-5识别MNIST数据集
GithubLeNet-5MNISTPyTorch图像识别开源项目深度学习
这是一个开源深度学习项目,使用PyTorch实现LeNet-5卷积神经网络识别MNIST数据集。项目采用MaxPooling和ReLU,测试集精度达99%。包含完整代码实现,涵盖数据处理、模型训练和评估。适合深度学习初学者学习卷积神经网络基础知识。
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