Семинар. PyTorch. Оптимизаторы

Семинар. Введение в PyTorchПодробнее

Ускоренный курс PyTorch: начало работы с глубоким обучениемПодробнее

Практическое глубокое обучение для программистов: урок 1Подробнее

Погружение в глубокое обучение, лекция 2: Автоматическая дифференциация PyTorch (torch.autograd и обратно)Подробнее

Семинар. PyTorch. Batch Normalization и DropoutПодробнее

Обучение с PyTorchПодробнее

Неофициальная песня цикла оптимизации PyTorchПодробнее

06 Модель конвейера обучения, потери и оптимизатор [ Видеоуроки Pytorch ]Подробнее

Занятие 6. Семинар. Знакомимся с PyTorch и PyTorch Lightning.Подробнее

Эпизод 1. Обучение модели классификации на MNIST с помощью PyTorchПодробнее

Машинное обучение. Семинар 3. PyTorch. Logistic RegressionПодробнее

Использование DLRM | Создание рекомендательных систем с помощью PyTorch | Максим Наумов и Деваца МудигереПодробнее

Учебное пособие по PyTorch 06. Конвейер обучения: модель, потери и оптимизаторПодробнее

RLlib: масштабируемое RL для TensorFlow, PyTorch и других программ — Эрик Лян, AnyscaleПодробнее

Geoopt – OSS Riemannian Optimization in PyTorch – Максим КочуровПодробнее

Семинар DDN: высшее: Библиотека метаобучения Pytorch (Grefenstette et al) [полный]Подробнее

Что такое PyTorch | Создание рекомендательных систем с помощью PyTorch | Джозеф Списак и Гита ЧауханПодробнее

Глубокое обучение I. BackPropagation, оптимизаторы. Dropout. Кодировщики VAE. GAN. Практика pytorchПодробнее

DQN в потоке Pytorch 2 из N | Оптимизация и подготовка к BreakoutПодробнее