डीप लर्निंग ट्यूटोरियल्स

सेल्फ-अटेंशन से लेकर उस पर बने केवल-डिकोडर LLMs तक, ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर कैसे काम करता है—इसकी चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका।

In this tutorial to deep learning in R with RStudio's keras package, you'll learn how to build a Multi-Layer Perceptron (MLP).

इस ट्यूटोरियल में, आप Keras में Python के साथ डीप लर्निंग मेडिकल इमेजिंग पेपर को इम्प्लीमेंट करेंगे।

Python में Long Short-Term Memory (LSTM) नेटवर्क्स जानें और उनसे स्टॉक मार्केट प्रेडिक्शंस करना सीखें!

जानें कि Google Colab पर Meta का TRIBE V2 मॉडल कैसे चलाएँ, नैसर्गिक उद्दीपनों से कॉर्टिकल गतिविधि की भविष्यवाणी करें, और परिणामों को इंटरएक्टिव 3D ब्रेन हीटमैप्स के रूप में विज़ुअलाइज़ करें।

Adagrad ऑप्टिमाइज़ेशन तकनीक सीखें, जिसमें इसके प्रमुख लाभ, सीमाएँ, PyTorch में इम्प्लीमेंटेशन, और मशीन लर्निंग मॉडलों के अनुकूलन के उपयोग मामले शामिल हैं।

जानें कि AdamW optimizer वेट डिके को ग्रेडिएंट अपडेट्स से अलग करके मॉडल के प्रदर्शन को कैसे बेहतर बनाता है। यह ट्यूटोरियल Adam और AdamW के मुख्य अंतरों, उनके उपयोग मामलों को समझाता है और PyTorch में AdamW को लागू करने की चरण-दर-चरण गाइड देता है।

इस ट्यूटोरियल में, आप Python और Keras के साथ ऑटोएन्कोडर को क्लासिफ़ायर के रूप में इस्तेमाल करना सीखेंगे और समझेंगे। उदाहरण के लिए आप Fashion-MNIST डेटासेट का उपयोग करेंगे।

इस ट्यूटोरियल में, आप ऑटोएन्कोडर्स के बारे में अधिक जानेंगे और Keras में notMNIST डेटासेट के साथ कॉन्वोल्यूशनल और डिनॉइज़िंग ऑटोएन्कोडर्स बनाना सीखेंगे।

TensorFlow Framework 2 के साथ Python में Convolutional Neural Networks (CNNs) कैसे बनाएं और लागू करें, सीखें

इस ट्यूटोरियल में, आप Python में Keras के साथ Convolutional Neural Networks (CNNs) को लागू करना और ड्रॉपआउट के ज़रिए ओवरफिटिंग से निपटना सीखेंगे।

यह चरण-दर-चरण ट्यूटोरियल आपको Amazon Web Services (AWS) EC2 GPU पर डीप लर्निंग के लिए Jupyter Notebook सेट अप और उपयोग करना सिखाएगा।