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上传时间: 2022-02-23 11:57:58
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文件大小: 4.67MB
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机器学习游乐场
用于学习新概念的项目的集合。
这些模型在PyTorch中实现。
结构
计算机视觉
图片分类进行二进制/多类分类。
楷模实现SOTA卷积神经网络。
物体检测实施YOLO,SSD,RetinaNet和Faster R-CNN。
语义分割实施FCN-8和U-Net。
神经风格转换实现艺术风格的神经算法。
生成模型
实施DCGAN,Wasserstein GAN,VAE和有条件的VAE。
自然语言处理
情绪分析使用不同的预训练方法进行情感分析:词嵌入,BERT。
文字合成综合文本(字符级别)。
word2vec 实现word2vec。
语音分类
分类语音命令。
额外的
协同过滤实施协作过滤。
实体嵌入实现实体嵌入。
量化量化CNN模型。
修剪修剪CNN模型。