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Awesome GitHub RepositoriesTraining Data Batching
Pipelines specifically designed to group training data into small subsets for gradient descent stability.
Distinct from Batch Processing Pipelines: Distinct from general batch processing pipelines by focusing on mini-batching for neural network training stability.
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- udacity/deep-learning
udacity/deep-learning
4,058Voir sur GitHubCe projet est un cours éducatif sur le deep learning et un guide d'implémentation conçu pour construire et entraîner des réseaux de neurones. Il fournit un programme pour développer des modèles qui résolvent des tâches de reconnaissance de formes et de génération. Le matériel inclut des modules spécialisés pour l'entraînement en vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et l'IA générative. Il couvre l'application pratique du transfer learning pour classer de nouvelles données et la création de médias synthétiques. Le projet englobe la conception d'architectures de réseaux, la construction de pipelines de données pour le machine learning et l'utilisation de diagnostics de performance des modèles pour identifier le sous-apprentissage ou le sur-apprentissage. Le contenu est délivré via des Jupyter Notebooks.
Provides data pipelines that stream preprocessed data in small subsets to stabilize gradient updates.
Jupyter Notebook
