pytorch-tutorial

Materiales de laboratorio para MIT 6.S191: Introducción al Deep Learning

Un recurso para aprender sobre Machine Learning y Deep Learning

Tutoriales sobre cómo implementar algunos modelos secuencia a secuencia (seq2seq) con PyTorch y TorchText.

Creo firmemente que ustedes, los estudiantes de posgrado y buscadores de empleo a quienes está dirigido principalmente el libro, se beneficiarán de su lectura; sin embargo, espero que incluso los investigadores más experimentados lo encuentren fascinante.

Tutoriales para comenzar con PyTorch y TorchText para el análisis de sentimientos.

"Tutorial práctico de PyTorch" (segunda edición). Ya sea para principiantes desde cero, aplicaciones de proyectos de CV, NLP o LLM, o despliegues de ingeniería avanzados, todo está aquí. Con la ayuda de este libro, los lectores podrán dominar fácilmente el uso de PyTorch y convertirse en excelentes ingenieros de aprendizaje profundo.

Tutorial de inicio rápido para el aprendizaje profundo con PyTorch (¡absolutamente fácil de entender!)

🧠💬 Artículos que escribí sobre aprendizaje automático, archivados de MachineCurve.com.

Un repositorio creado para ayudar a quienes se están iniciando en el machine learning o se están preparando para estudiar. (Este repositorio está destinado a ayudar a quienes estén interesados en el estudio del machine learning)

tutorial de pytorch para principiantes

Tutoriales oficiales en chino de PyTorch que incluyen inicio rápido de 60 minutos, tutoriales avanzados, visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural, redes generativas antagónicas y aprendizaje por refuerzo. ¡Star y Fork son bienvenidos!

Este es el código del libro "Learn Deep Learning with PyTorch"

Implementación mínima de Proximal Policy Optimization (PPO) con objetivo recortado en PyTorch

Repositorio oficial de mi libro: "Deep Learning with PyTorch Step-by-Step: A Beginner's Guide"

Detención temprana (early stopping) para PyTorch

Algunos trucos de PyTorch.

Un marco de conjunto unificado para PyTorch para mejorar el rendimiento y la robustez de tu modelo de aprendizaje profundo.

Repositorio de GitHub con tutoriales para ajustar modelos transformers en diversas tareas de NLP.

Machine Learning, Deep Learning, Python, modelos grandes, multimodalidad, LLM, algoritmos y tutoriales de NLP para entrevistas

Superresolución de imagen única fotorrealista mediante una red generativa antagónica | Un tutorial de PyTorch para superresolución

Construye modelos de IA de alto rendimiento con bloques de construcción modulares.