Об этом проекте

labml.ai предлагает более 60 документированных реализаций на PyTorch для статей и алгоритмов глубокого обучения, каждая сопровождается параллельными пояснительными заметками на сайте. Проект помогает учащимся понять работу алгоритмов через понятный аннотированный код. Репозиторий охватывает широкий спектр тем: - **Трансформеры**: оригинальный трансформер, Transformer XL, Switch Transformer, Feedback Transformer, ViT, FNet, ALiBi, Rotary Positional Embeddings, MLP-Mixer, gMLP и другие. - **Диффузионные модели**: DDPM, DDIM, Latent Diffusion, Stable Diffusion. - **Генеративные состязательные сети**: оригинальный GAN, DCGAN, CycleGAN, Wasserstein GAN, StyleGAN2. - **Обучение с подкреплением**: Proximal Policy Optimization (PPO) с GAE, Deep Q-Networks (DQN) с Dueling Networks, Prioritized Replay, Double Q. - **Оптимизаторы**: Adam, AMSGrad, AdaBelief, Sophia-G, Rectified Adam, Noam и другие. - **Архитектуры**: ResNet, Capsule Networks, LSTM, Recurrent Highway Networks, U-Net, Graph Neural Networks (GAT, GATv2), HyperNetworks. - **Нормализация**: Batch Norm, Layer Norm, Instance Norm, Group Norm, Weight Standardization, DeepNorm. - **Прочие темы**:知识蒸馏, adaptive computation (PonderNet), uncertainty quantification, techniques для выборки языковых моделей (greedy, temperature, top-k, nucleus), а также масштабируемое обучение с memory-оптимизациями Zero3. Установка: pip install labml-nn Сайт nn.labml.ai отображает реализации в виде форматированных учебных заметок.