Yagami360 / MachineLearning_Exercises_Python_PyTorch

機械学習アルゴリズムの PyTorch 実装の練習コード集。

MachineLearning_Exercises_Python_PyTorch

PyTorch 実装の練習コード集。

■ 動作環境

nvidia 製 GPU 搭載マシンでの動作を想定しています。

◎ conda 環境

• Ubuntu :
  • シェルスクリプト .sh のみ Ubuntu での動作を想定しています。
• Python : 3.6
• Anaconda :
• PyTorch : 1.x 系
• tensorboardx :
• tqdm :
• imageio :
• Pillow < 7.0.0

◎ Docker 環境

nvidia-docker2 で動作します。

• Docker イメージの作成 ＆ Docker コンテナの起動（docker-compose を使用する場合）

  $ docker-compose up -d
  $ docker exec -it -u $(id -u $USER):$(id -g $USER) ml_exercises_pytorch_container /bin/bash

■ 項目（フォルダ別）

1. Deep Neural Network（基礎モデル）
   1. ResNet
   2. UNet
2. CNN 系
   1. Geometric Matching CNN
3. GANs
   1. Deep Convolutional GAN（DCGAN）
   2. Conditional GAN（cGAN）
   3. Wasserstein GAN（WGAN）
   4. Improved Training of Wasserstein GANs（WGAN-GP）
   5. Relativistic GANs（RGAN）
   6. ProgressiveGAN
   7. Pix2Pix
   8. light-weight GAN
4. Graph Convolutional Networks (GCN)
   1. GCN_simple_classication
   2. Graphonomy
5. Transfomer
   1. Vision Transformer (ViT)
6. 正則化層
   1. AdaIN vs SPADE
7. Attention 機構
   1. Attention_pix2pixHD
8. データオーギュメント
   1. DeepSIM
9. 強化学習
   1. 【外部リンク】ReinforcementLearning

■ 参考文献＆サイト