annotated_deep_learning_paper_implementations
🧑🏫 60+ Implementazioni/tutorial di articoli di deep learning con note affiancate 📝; inclusi transformers (originale, xl, switch, feedback, vit, ...), ottimizzatori (adam, adabelief, sophia, ...), gans(cyclegan, stylegan2, ...), 🎮 apprendimento per rinforzo (ppo, dq
Dal README
pip install labml-nn
- Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM)
- Denoising Diffusion Implicit Models (DDIM)
- Latent Diffusion Models
- Stable Diffusion
Estratti dal README del progetto su GitHub. I diritti d'autore e le licenze rimangono con i rispettivi autori.
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annotated_deep_learning_paper_implementations ha 67.1k stelle su GitHub. È stato forkato 6.7k volte. annotated_deep_learning_paper_implementations è scritto principalmente in Python. È in sviluppo attivo dal 2020. annotated_deep_learning_paper_implementations è disponibile con licenza MIT. I suoi temi principali sono: attention, deep-learning, deep-learning-tutorial, gan.
Read the full guideChe cos'è annotated_deep_learning_paper_implementations?
🧑🏫 60+ Implementazioni/tutorial di articoli di deep learning con note affiancate 📝; inclusi transformers (originale, xl, switch, feedback, vit, ...), ottimizzatori (adam, adabelief, sophia, ...), gans(cyclegan, stylegan2, ...), 🎮 apprendimento per rinforzo (ppo, dq
annotated_deep_learning_paper_implementations è open source?
annotated_deep_learning_paper_implementations è un progetto open source. È rilasciato con licenza MIT.
annotated_deep_learning_paper_implementations è gratuito?
Sì. annotated_deep_learning_paper_implementations è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.
Con quale licenza è annotated_deep_learning_paper_implementations?
annotated_deep_learning_paper_implementations è disponibile con licenza MIT.
In quale linguaggio è scritto annotated_deep_learning_paper_implementations?
annotated_deep_learning_paper_implementations è scritto principalmente in Python.
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[](https://olud.ai/project/labmlai-annotated-deep-learning-paper-implementations.html)
Misurato dai topic GitHub comuni a entrambi i progetti, ponderati per la loro rarita.