Основные ресурсы нейронных сетей для начинающих и энтузиастов
Собрал все в одном месте! Выбор образовательных материалов в области нейронных сетей, а также различные проекты с открытым исходным кодом с нейронными сетями, которые могут быть полезны для разработки сервисов
Образовательные материалы
Самый классный ресурс, чтобы понять, а стоит ли вообще заниматься нейронными сетями и поиграть в разработчика MLU-Explain от Amazon. Сам ресурс и видео.
Основы Нейронных Сетей
Библиотеки Машинного Обучения
Архитектуры Нейронных Сетей
Фреймворки Глубокого Обучения
Функции Активации и Оптимизация
Функции Потерь и Оценка
Подготовка Данных для Нейронных Сетей
Советы по Обучению Нейронных Сетей
Продвинутые Темы в Нейронных Сетях
Ресурсы для Подготовки к Интервью
Онлайн Курсы и Уроки
YouTube Каналы по Нейронным Сетям
Практика и Задачи
Помните, изучение нейронных сетей требует времени и практики. Оставайтесь любопытными и продолжайте исследовать захватывающий мир глубокого обучения!
Проекты с открытым исходным кодом
Cписок проектов с открытым исходным кодом на GitHub, охватывающих разнообразные нейронные сети, включая GANs для музыки, изображений, генерации дипфейков, рекомендательных систем, языковых моделей и многое другое:
Текстовые и Языковые Модели
Llama2 от Meta: Третья версия Generative Pre-trained Transformer, способная выполнять различные языковые задачи.
GPT-3 от OpenAI: Третья версия Generative Pre-trained Transformer, способная выполнять различные языковые задачи.
transformers от Hugging Face: Библиотека для передовых задач обработки естественного языка, включая предварительно обученные модели, такие как BERT, GPT-2 и другие.
Генерация и Манипуляция Изображений:
Stable Diffusion: Латентная модель текст-изображение диффузии.
CycleGAN от Jun-Yan Zhu: Несопоставленное преобразование изображений с использованием циклически согласованных адверсарных сетей.
BigGAN от Google Research: Масштабируемая GAN для высококачественной синтеза изображений.
StyleGAN2 от NVlabs: Улучшенная версия StyleGAN для высококачественной синтеза изображений.
Генерация Музыки и Обработка Аудио:
Audiocraft от Google Research: Библиотека для обработки и генерации аудио с использованием глубокого обучения.
Magenta от Google Research: Исследовательский проект по созданию музыки и искусства с использованием машинного обучения.
DDSP от Google Magenta: Библиотека дифференцируемой обработки цифрового сигнала для синтеза и обработки аудио.
Рекомендательные Системы:
LightFM: Гибридные рекомендательные алгоритмы на Python.
Surprise: Python scikit для создания и анализа рекомендательных систем.
GANs для Генерации Дипфейков:
Wunjo AI: Проект с открытым исходным кодом для создания анимации дипфейков без ограничений.
DeepFaceLab: Инструмент для создания дипфейков и замены лиц с использованием GANs.
FSGAN от NVIDIA: Few-shot Unsupervised Image-to-Image Translation для генерации дипфейков.
Медицинское Изображение:
fastai Medical Imaging: Набор инструментов для анализа медицинских изображений на базе fastai.
TensorFlow Medical Imaging: Модели на базе TensorFlow для задач медицинского изображения.
Робототехника и Обучение с Подкреплением:
Robosuite: Симулятор для обучения и управления роботами.
OpenAI Gym: Набор инструментов для разработки и сравнения алгоритмов обучения с подкреплением.
Анализ и Обработка Видео:
DeOldify: Проект на базе глубокого обучения для окрашивания и восстановления старых изображений.
Image Inpainting: Основанный на глубоком обучении метод заполнения пробелов в изображениях для редактирования и восстановления видео.
Передача Стиля и Генерация Искусства:
Fast Style Transfer: Реализация методов быстрой передачи стиля на базе TensorFlow.
Neural Style: Реализация метода передачи стиля на базе Torch.
Эти проекты охватывают широкий спектр приложений нейронных сетей и могут служить ценными ресурсами для обучения и экспериментов. Перед использованием, обязательно ознакомьтесь с документацией и лицензиями проектов.
P.S. Написал немного статей о разработке и нейронных сетях, в своем блоге на TenChat. Там вы сможете найти больше информации. Всем хорошего дня!
