Awesome GitHub RepositoriesDynamic Graph Frameworks

यह PyTorch का उपयोग करके न्यूरल नेटवर्क बनाने और प्रशिक्षित करने के लिए एक शैक्षिक पाठ्यक्रम है। यह एक डीप लर्निंग ट्रेनिंग गाइड और संसाधन के रूप में कार्य करता है, जो टेंसर कंप्यूटेशन और आर्किटेक्चर डेवलपमेंट पर पाठों की एक संरचित श्रृंखला प्रदान करता है। यह कोर्स एक इंटरैक्टिव लर्निंग मॉडल का उपयोग करता है जो अकादमिक सिद्धांत को अभ्यास के साथ सिंक्रोनाइज़ करता है। यह सैद्धांतिक लेक्चर स्लाइड्स को एक्सरसाइज-ड्रिवन नोटबुक के साथ जोड़ता है, जिसमें छात्रों को अपनी वैचारिक समझ को मान्य करने के लिए पूर्व-निर्धारित टेम्प्लेट के भीतर मॉडल लॉजिक को लागू करना होता है। यह पाठ्यक्रम ग्रेडिएंट डिसेंट और रेगुलराइजेशन के माध्यम से मॉडल ऑप्टिमाइज़ेशन, और कन्वेन्शनल, रिकरेंट और ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर के कार्यान्वयन सहित डीप लर्निंग क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करता है। इसमें मल्टीमॉडल डेटा को प्रोसेस करने और कंट्रास्टिव मेथड्स और ऑटोएनकोडर के माध्यम से सेल्फ-सुपरवाइज्ड लर्निंग लागू करने के निर्देश भी शामिल हैं। सामग्री Jupyter Notebooks के एक मॉड्यूलर अनुक्रम के माध्यम से वितरित की जाती है।

यह प्रोजेक्ट एक डीप लर्निंग ट्यूटोरियल सीरीज़ और शैक्षिक पाठ्यक्रम है जिसे PyTorch के मूल सिद्धांतों को सिखाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर, ऑटोमैटिक डिफरेंशिएशन, और टेंसर व डायनामिक कंप्यूटेशन ग्राफ़ के उपयोग में महारत हासिल करने के लिए एक संरचित प्रशिक्षण गाइड के रूप में कार्य करता है। पाठ्यक्रम व्यावहारिक इम्प्लीमेंटेशन पर केंद्रित है, विशेष रूप से उपयोगकर्ता प्राथमिकताओं की भविष्यवाणी करने के लिए अनुशंसा प्रणालियों, विज्ञापन मॉडल और रुचि नेटवर्क के विकास का मार्गदर्शन करता है। यह टाइम सीरीज़ फ़ोरकास्टिंग और अनुक्रमिक डेटा को प्रोसेस करने के लिए निर्देशात्मक कंटेंट भी प्रदान करता है। सामग्री डीप लर्निंग क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करती है, जिसमें छवि और टेक्स्ट क्लासिफिकेशन के साथ-साथ स्ट्रक्चर्ड डेटा के लिए मॉडल का निर्माण शामिल है। यह GPU एक्सेलेरेशन, ट्रेनिंग मेट्रिक विज़ुअलाइज़ेशन और मॉडल प्रेडिक्शन्स का परीक्षण करने के लिए वेब-आधारित इंटरफ़ेस बनाने के लिए वर्कफ़्लो को शामिल करता है। प्रोजेक्ट Jupyter Notebooks के संग्रह के रूप में वितरित किया जाता है।

Chainer is an open-source deep learning framework built around define-by-run automatic differentiation, where computation graphs are constructed dynamically during forward execution. This imperative approach allows networks to be built using standard Python control flow, with gradients computed automatically through reverse-mode differentiation on the dynamically recorded graph. The framework supports GPU acceleration through a NumPy-compatible array backend with CUDA and cuDNN support, and provides a pluggable device abstraction that lets users switch between CPU and GPU computation without c

यह प्रोजेक्ट PyTorch मॉडल कार्यान्वयन और कोड उदाहरणों से युक्त एक डीप लर्निंग शैक्षिक संसाधन है। यह टेंसर-आधारित गणना का उपयोग करके न्यूरल नेटवर्क बनाने, प्रशिक्षित करने और अनुकूलित करने के लिए कार्यात्मक Python स्क्रिप्ट और नोटबुक प्रदान करता है। रिपॉजिटरी में कस्टम नेटवर्क लेयर्स और लॉस फ़ंक्शंस को डिज़ाइन करने के कार्यान्वयन शामिल हैं, साथ ही ट्रांसफर लर्निंग वर्कफ़्लो के उदाहरण भी हैं जो विकास में तेज़ी लाने के लिए पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल वेट लोड करते हैं। कोडबेस डीप लर्निंग क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करता है, जिसमें न्यूरल नेटवर्क प्रशिक्षण, कस्टम मॉडल घटक डिज़ाइन और डेटासेट में जटिल पैटर्न को पहचानने के लिए मल्टी-लेयर आर्किटेक्चर का कार्यान्वयन शामिल है।

MegEngine is a deep learning framework and automatic differentiation engine used for training and deploying neural networks. It functions as a differentiable programming library that enables the creation of mathematical models where operations are differentiable for gradient-based optimization. The project provides a hardware-agnostic tensor runtime and cross-platform model runtime, allowing models to execute across diverse CPU and GPU hardware architectures. It utilizes a dynamic computational graph engine to build execution graphs on the fly, supporting flexible input shapes and complex con

This project is a comprehensive instructional resource and course for building neural networks using PyTorch. It covers the fundamental building blocks of deep learning, including tensor manipulation, automatic differentiation, and the construction of modular neural network components. The repository serves as a technical guide for several specialized domains. It provides implementation details for computer vision tasks such as image classification, object detection, and semantic segmentation, as well as natural language processing workflows involving transformers, recurrent networks, and gen

This repository serves as a structured educational resource for learning to build, train, and deploy neural networks using the PyTorch framework. It provides a collection of practical code examples and tutorials designed to guide practitioners through the implementation of deep learning models. The project covers a broad range of machine learning domains, including computer vision, natural language processing, generative modeling, and reinforcement learning. By utilizing modular components and automated gradient computation, the materials demonstrate how to construct complex architectures and