awesome dl projects:这是The Weights&Biases在The Gallery中的报告随附的代码的集合 源码
很棒的深度学习项目 的权重和偏见功能,研究人员探索深学习技术,Kagglers展示获奖车型策划机器学习报告和行业领袖分享最佳做法。 :collision: 我们欢迎这个。 查看我们的了解更多信息。 :collision: wandb的awesome-dl-projects是报告随附的代码的集合。 报告 描述 作者 使用可变长度遗传算法优化CNN的超参数。 RNN的NumPy实现。 渐变和连接性也已可视化。 LSTM的NumPy实现。 讨论了体系结构的差异和LSTM的优点。 使用Android Studio,TensorFlow Lite和USB调试在手机上运行示例应用程序的分步指南。 自上而下的方法来构思神经样式转换。 和 自上而下的方法来构思神经样式转换。 和 该报告解释了用于Huggingface变压器的超参数优化的三种策略。 如何将Ray Tune与W&B结合使用以大规模运行有效的分布式超参
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