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ML-Notebooks

ML-Notebooks

机器学习笔记本资源库，支持快速搭建和扩展

ML-Notebooks为不同的机器学习任务和应用提供了一系列精简且易于扩展的笔记本。项目整合了Codespaces技术，用户仅需几步简单配置，便可启动一个配备完整依赖项的开发环境，非常适合教育和研究使用。从基础入门到深入探索如PyTorch、GNN及GANs等前沿技术，应有尽有。

机器学习人工智能深度学习代码示例自然语言处理Github开源项目
访问官网GitHub

项目介绍: ML-Notebooks

ML-Notebooks 是一个收集了不同机器学习任务和应用的代码笔记本的代码库。这些笔记本设计简洁，容易重用和扩展，适用于教育和研究目的。

功能特色

  • 支持Codespaces：用户可以通过点击绿色的 "<> Code" 按钮并选择 "Configure and create codespace" 选项来启动一个开发环境。这个环境预装了所有的依赖库，准备好供用户使用。
  • 环境准备：在启动的 Codespace 中，用户可以在 /notebooks 文件夹下安装运行笔记本所需的所有库。通过执行 conda create --name myenv --file spec-file.txt 命令来安装所有Python库，包括PyTorch。
  • 激活环境：执行 conda activate myenv 来激活环境。如果终端提示缺少conda init配置，可以执行命令如 conda init zsh，然后重新打开终端。
  • 测试运行：用户可以通过打开 /notebooks/bow.ipynb 来测试一切是否正常工作。

入门指南

ML-Notebooks 提供了多个主题的学习资源，每个主题都配有相应的代码笔记本，用户可以通过 Google Colab 或 Kaggle 打开和运行。以下是一些示例：

  • 计算图入门：这是一个基础教程，用于了解计算图的概念。查看笔记本
  • PyTorch入门：构建一个简单的神经网络，并进行训练。查看笔记本
  • 对比解释AI：了解解释人工智能中的对比解释。查看笔记本

自然语言处理 (NLP)

ML-Notebooks 提供多种自然语言处理任务的实现，例如：

  • 词袋模型文本分类：构建一个简单的词袋模型文本分类器。
  • BERT情感分类：使用经过微调的BERT模型进行情感分类。

计算机视觉

在计算机视觉领域，ML-Notebooks 也提供了多种实现：

  • 孪生网络：用于图像相似度查找的孪生网络实现。
  • 变分自编码器：用于生成MNIST手写数字的变分自编码器。

生成对抗网络 (GAN)

项目包括实现不同类型的GAN:

  • 深度卷积GAN：生成MNIST数字。
  • 条件GAN：根据条件生成指定类别的数字。

参数高效微调

  • LoRA BERT：使用LoRA方法对BERT模型进行微调。
  • LoRA T5：使用LoRA方法对T5模型进行微调。

若发现任何问题或有疑问，可以在项目页面提出issue，我们会尽快处理。同时，如果在研究中使用了这些代码示例，请引用项目提供的参考文献。

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