annotated_deep_learning_paper_implementations
🧑🏫 60+ Implementaciones/tutoriales de artículos de aprendizaje profundo con notas lado a lado 📝; incluyendo transformadores (original, xl, switch, feedback, vit, ...), optimizadores (adam, adabelief, sophia, ...), gans (cyclegan, stylegan2, ...), 🎮 aprendizaje por refuerzo (ppo, dq
Del README
pip install labml-nn
- Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM)
- Denoising Diffusion Implicit Models (DDIM)
- Latent Diffusion Models
- Stable Diffusion
Extractos del README del proyecto sobre GitHub. Los derechos de autor y las licencias permanecen con los respectivos autores.
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annotated_deep_learning_paper_implementations tiene 67.1k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 6.7k veces. annotated_deep_learning_paper_implementations está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2020. annotated_deep_learning_paper_implementations está disponible bajo la licencia MIT. Sus temas principales son: attention, deep-learning, deep-learning-tutorial, gan.
Read the full guide¿Qué es annotated_deep_learning_paper_implementations?
🧑🏫 60+ Implementaciones/tutoriales de artículos de aprendizaje profundo con notas lado a lado 📝; incluyendo transformadores (original, xl, switch, feedback, vit, ...), optimizadores (adam, adabelief, sophia, ...), gans (cyclegan, stylegan2, ...), 🎮 aprendizaje por refuerzo (ppo, dq
¿annotated_deep_learning_paper_implementations es de código abierto?
annotated_deep_learning_paper_implementations es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia MIT.
¿annotated_deep_learning_paper_implementations es gratis?
Sí. annotated_deep_learning_paper_implementations es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.
¿Bajo qué licencia está annotated_deep_learning_paper_implementations?
annotated_deep_learning_paper_implementations está disponible bajo la licencia MIT.
¿En qué lenguaje está escrito annotated_deep_learning_paper_implementations?
annotated_deep_learning_paper_implementations está escrito principalmente en Python.
Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.
[](https://olud.ai/project/labmlai-annotated-deep-learning-paper-implementations.html)
Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.