Annotated Research Paper Implementations: Transformers, StyleGAN, Stable Diffusion, DDPM/DDIM, LayerNorm, Nucleus Sampling and more
This is a collection of simple PyTorch implementations of neural networks and related algorithms. These implementations are documented with explanations, and the website renders these as side-by-side formatted notes. We believe these would help you understand these algorithms better. We are actively maintaining this repo and adding new implementations. for updates. Translations English (original)
最近のMetric Learningの始め方（コンペを見据えて） - Qiita
Kaggle Advent Calendar 3日目の記事です。 今回はKaggleなどのコンペで Metric Learning を試すときにとりあえず最初に実装するコードをまとめました。 UMAPを使ったembeddingの可視化とか faiss を使った検索とかはこの記事で扱ってないです。 1. Metric Learning って何？ 予測値じゃなくて特徴量間の距離に注目して学習する方法 同じクラス内ではなるべく近い距離になるように 違うクラス間ではなるべく遠い距離になるように もっと詳しくしたい人は Qiita 内でもいい記事たくさんあるのでどうぞ。 モダンな深層距離学習 (deep metric learning) 手法: SphereFace, CosFace, ArcFace #DeepLearning - Qiita Softmax関数をベースにした Deep Metri
PyTorchのモデルを別形式に変換する方法いろいろ（TorchScript, ONNX, TensorRT, CoreML, OpenVINO, Tensorflow, TFLite） - Qiita
PyTorchのモデルを別形式に変換する方法いろいろ（TorchScript, ONNX, TensorRT, CoreML, OpenVINO, Tensorflow, TFLite）機械学習DeepLearningPyTorchONNXTensorRT はじめに 本記事ではtorchvisionのresnet50を題材にPyTorchのモデルを様々な形式に変換する方法を紹介します。たくさんの種類を紹介する都合上、それぞれの細かい詰まりどころなどには触れずに基本的な流れについて記載します。また、変換後のモデルが正常に動作するかなどの確認も行いません。紹介する変換は以下の7パターンです。まさに7変化ですね！ TorchScript ONNX TensorRT CoreML OpenVINO Tensorflow TFLite 基本環境 Ubuntu 18.04.3 PyTorch1.6
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How to calculate fan-in and fan-out in Xavier initialization for neural networks?
