Gallerie de notebooks

Notebooks Coverage

2A - Travaux dirigés - Deep Learning

Exercices pour deep learning pour le cours l-td2a. Les notebooks qui vont de 100* à 300* sont des notebooks d’introduction avec pytorch qui fonctionne sous Linux. Il est préférable d’avoir du GPU (plus de cent fois plus rapide que du CPU). Un tutoriel 101 désigne le premier tutoriel à suivre pour comprendre un sujet.

• 100 - Logistic Regression with IRIS and pytorch
• 110 - First percepton with pytorch
• 200 - First percepton with pytorch
• 210 - First convolution network (CNN) with pytorch
• 300 - Convolution network, gradient, tweaks, with pytorch
• 400 - gradient et backward

100 - Logistic Regression with IRIS and pytorch

110 - First percepton with pytorch

200 - First percepton with pytorch

210 - First convolution network (CNN) with pytorch

300 - Convolution network, gradient, tweaks, with pytorch

400 - gradient et backward

Antisèches

Quelques astuces utile pour manipuler des modèles de machine learning.

• Images et matrices

Images et matrices

Exemples Images et matrices