AI Rank
EN
← 开源
YutaroOgawa

pytorch_advanced

書籍「つくりながら学ぶ! PyTorchによる発展ディープラーニング」の実装コードを配置したリポジトリです

TutorialsML/AI fundamentalsJupyter Notebook
在 GitHub 打开
增长势头
+024 小时新增 Star0.0%
871
Star
339
Fork
+0
本周
6
贡献者
创建于 2019-04-27 · 更新于 2026-09-24 · 今日第 13023 名
主要开发者
YutaroOgawaOgawa-Yutarokentaroy47

YutaroOgawa/pytorch_advanced 排名第 13,023，有 871 个星标。

同类别比较

YutaroOgawa/pytorch_advanced 排名第 13,023，此处有 8 个同类条目；dalmia/David-Silver-Reinforcement-learning 排名第 13,016。

同类别比较
名称排名指标
utkuozbulak/pytorch-custom-dataset-examples12,999
语言:
Python
星标数:
874
分叉数:
116
简介:
Some custom dataset examples for PyTorch
harryzhangOG/Deep-RL-Notes13,003
语言:
TeX
星标数:
873
分叉数:
143
简介:
A collection of comprehensive notes on Deep Reinforcement Learning, customized for UC Berkeley's CS 285 (prev. CS 294-112)
qiufengqijun/mini_qwen13,007
语言:
Python
星标数:
873
分叉数:
114
简介:
这是一个从头训练大语言模型的项目，包括预训练、微调和直接偏好优化，模型拥有1B参数，支持中英文。
dalmia/David-Silver-Reinforcement-learning13,016
语言:
Jupyter Notebook
星标数:
872
分叉数:
211
简介:
Notes for the Reinforcement Learning course by David Silver along with implementation of various algorithms.
triton-inference-server/tutorials13,039
语言:
Python
星标数:
870
分叉数:
158
简介:
This repository contains tutorials and examples for Triton Inference Server
dongdonghy/Detection-PyTorch-Notebook13,044
语言:
Python
星标数:
869
分叉数:
364
简介:
代码 -《深度学习之PyTorch物体检测实战》
enggen/DeepMind-Advanced-Deep-Learning-and-Reinforcement-Learning13,073
星标数:
865
分叉数:
274
简介:
Advanced Deep Learning and Reinforcement Learning course taught at UCL in partnership with Deepmind
qqiang00/Reinforce13,090
语言:
Jupyter Notebook
星标数:
864
分叉数:
469
简介:
Reinforcement Learning Algorithm Package & PuckWorld, GridWorld Gym environments
关键参数与规格
关键参数与规格
参数值
语言Jupyter Notebook
类别Tutorials
子类别ML/AI fundamentals
星标数871
分叉数339
贡献者6
创建日期2019-04-27
更新日期2026-09-24
1 天星标数0
7 天星标数0
排名13,023
上次排名12,916
排名变化-107
7 天星标排名13,725
上次 7 天星标排名13,737
7 天星标排名变化12
总星标排名12,425
上次总星标排名12,407
总星标排名变化-18
国家Japan
README 摘录

PyTorchによる発展ディープラーニング」（小川雄太郎、マイナビ出版 、19/07/29) のサポートリポジトリです。 本書で扱うタスク内容とディープラーニングモデル 第1章 画像分類と転移学習（VGG） 第2章 物体認識（SSD） 第3章 セマンティックセグメンテーション（PSPNet） 第4章 姿勢推定（OpenPose） 第5章 GANによる画像生成（DCGAN、Self-Attention GAN） 第6章 GANによる異常検知（AnoGAN、Efficient GAN) 第7章 自然言語

処理による感情分析（Transformer） 第8章 自然言語処理による感情分析（BERT） 第9章 動画分類（3DCNN、ECO） 本書の詳細な内容については、以下で別途、解説しております。 「Qiita記事：PyTorchによる発展ディープラーニング、各章の紹介」 2. 疑問点・修正点はIssueにて管理しています 本GitHubのIssueにて、疑問点や修正点を管理しています。

常见问题

记录了多少星标和分叉？

YutaroOgawa/pytorch_advanced 有 871 个星标和 339 个分叉。

仓库排名是多少？

YutaroOgawa/pytorch_advanced 排名第 13,023。

记录的语言和类别是什么？

YutaroOgawa/pytorch_advanced 有 871 个星标，语言为 Jupyter Notebook，类别为 Tutorials。

哪个仓库排名最接近？

YutaroOgawa/pytorch_advanced 与 dalmia/David-Silver-Reinforcement-learning 比较，后者排名第 13,016，有 872 个星标。

README

つくりながら学ぶ! PyTorchによる発展ディープラーニング

書籍「つくりながら学ぶ! PyTorchによる発展ディープラーニング」（小川雄太郎、マイナビ出版 、19/07/29)

のサポートリポジトリです。

1. 本書で扱うタスク内容とディープラーニングモデル

  • 第1章 画像分類と転移学習（VGG）
  • 第2章 物体認識（SSD）
  • 第3章 セマンティックセグメンテーション（PSPNet）
  • 第4章 姿勢推定（OpenPose）
  • 第5章 GANによる画像生成（DCGAN、Self-Attention GAN）
  • 第6章 GANによる異常検知（AnoGAN、Efficient GAN)
  • 第7章 自然言語処理による感情分析（Transformer）
  • 第8章 自然言語処理による感情分析（BERT）
  • 第9章 動画分類（3DCNN、ECO）

本書の詳細な内容については、以下で別途、解説しております。

「Qiita記事：PyTorchによる発展ディープラーニング、各章の紹介」

2. 疑問点・修正点はIssueにて管理しています

本GitHubのIssueにて、疑問点や修正点を管理しています。

不明な点などがございましたら、こちらをご覧ください。

https://github.com/YutaroOgawa/pytorch_advanced/issues

3. 誤植について

書籍中の誤植一覧はこちらになります。 大変申し訳ございません。

誤植一覧

排名相邻
同类项目