annotated_deep_learning_paper_implementations
🧑🏫 60+ Implémentations/tutoriels de papiers sur l'apprentissage profond avec des notes côte à côte 📝 ; y compris des transformateurs (original, xl, switch, feedback, vit, ...), des optimisateurs (adam, adabelief, sophia, ...), des gans (cyclegan, stylegan2, ...), 🎮 apprentissage par renforcement (ppo, dq
Depuis le README
pip install labml-nn
- Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM)
- Denoising Diffusion Implicit Models (DDIM)
- Latent Diffusion Models
- Stable Diffusion
Extraits du README du projet sur GitHub. Le droit d'auteur et les licences restent la propriété des auteurs respectifs.
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annotated_deep_learning_paper_implementations compte 67.1k étoiles sur GitHub. Il a été forké 6.7k fois. annotated_deep_learning_paper_implementations est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2020. annotated_deep_learning_paper_implementations est disponible sous licence MIT. Ses principaux thèmes sont : attention, deep-learning, deep-learning-tutorial, gan.
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🧑🏫 60+ Implémentations/tutoriels de papiers sur l'apprentissage profond avec des notes côte à côte 📝 ; y compris des transformateurs (original, xl, switch, feedback, vit, ...), des optimisateurs (adam, adabelief, sophia, ...), des gans (cyclegan, stylegan2, ...), 🎮 apprentissage par renforcement (ppo, dq
annotated_deep_learning_paper_implementations est-il open source ?
annotated_deep_learning_paper_implementations est un projet open source. Il est distribué sous licence MIT.
annotated_deep_learning_paper_implementations est-il gratuit ?
Oui. annotated_deep_learning_paper_implementations est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
Sous quelle licence est annotated_deep_learning_paper_implementations ?
annotated_deep_learning_paper_implementations est disponible sous licence MIT.
Dans quel langage annotated_deep_learning_paper_implementations est-il écrit ?
annotated_deep_learning_paper_implementations est écrit principalement en Python.
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[](https://olud.ai/project/labmlai-annotated-deep-learning-paper-implementations.html)
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