Deep-Learning-Experiments

项目介绍：Deep Learning Experiments

Deep Learning Experiments 是一个全面的项目，旨在通过理论与实践相结合的方式，为学习者提供深度学习的知识与实验机会。该项目为2023-2024版本进行了修订和扩展，涵盖了许多重要的深度学习主题和实践工具。

理论部分

在理论部分，项目系统地介绍了深度学习的各个主题。内容包括：

• 监督学习： 学习监督学习的基本概念和方法。

• 多层感知机 (MLP)： 通过相关笔记和代码，学习如何在MNIST数据集上实现MLP。

• 卷积神经网络 (CNN)： 了解CNN的基本原理并实践其在图像识别中的应用。

• 循环神经网络 (RNN)： 学习RNN的工作机制及其应用场景。

• Transformer： 这一现代架构在各种任务中的应用。

• 优化和正则化： 详细探讨如何改善模型性能的方法。

• 自编码器 (AE)以及变分自编码器 (VAE)： 体验数据压缩与生成的技术。

• 生成对抗网络 (GAN)： 探索生成与对抗的技术。

• 大型语言模型 (LLMs)： 最近的大型语言模型的基础介绍。

实践部分

实践部分提供了大量工具和库的深入理解和使用：

• 开发环境与Python： 从基本环境设置到使用Python进行深度学习。

• Numpy和Einsum： 数值计算的基础与高级运算。

• PyTorch和Gradio： 了解如何利用这些流行工具进行深度学习模型开发。

• 模型打包与服务： 学习如何将模型部署至生产环境。

• Docker和HuggingFace： 容器化应用及使用HuggingFace工具进行模型管理。

LLMs、LVMs与智能体实验

项目还包括关于大型语言模型 (LLM)、大视野模型 (LVM) 及智能体的实验，具体内容包括：

• LangChain和微调： 探索大语言模型的微调与文档查询。

• HuggingGPT、Segment Anything Model (SAM) 和ControlNet： 通过不同应用探讨这些技术的潜在可能性。

环境准备

欲运行实验代码，须先安装必要的Python包：

pip install -r requirements.txt --upgrade

总结

Deep Learning Experiments 项目不仅为深度学习的研究和应用提供了丰富的资源，还通过逐步的实验指导用户更好地掌握实际应用。此外，该项目也适时地涵盖了最新研究方向的理论和实践，旨在帮助学习者不断更新知识体系。如果该项目对您有帮助，欢迎点赞、分叉或者参考引用。