base_deep_learning

Репозиторий для кратких решений основных задач из DL

Audio

• ASR - реализация Quartznet на датасете Golos

NLP

• Word2Vec - реализация модели Word2Vec в подходе Skip-Gram (из центрального слова предсказать контекст)
• BiLSTM_CRF - реализация сети со слоем CRF (+ small optimization) для задачи NER (новости) + инференс на ONNX
• Seq2Seq_with_Attention - задача машинного перевода (EN->RU) с механизмом внимания
• Transformer - задача машинного перевода (EN->RU) с обучением трансформера

CV

• Style Transformer - перенос стиля через обученную сверточную сеть из репозитория
• SSD300 Detector - по мотивам семинаров Ozon Masters и источника SSD для детекции текста из датасета

Generative Models

• PixelCNN - реализация авторегрессионной генеративной модели PixelCNN на бинарном датасете MNIST
• VAE - реализация VAE на датасете MNIST
• RealNVP - реализация RealNVP на датасете MNIST

RL

• Cross Entropy Method discrete - реализация метода Кросс-Энтропии для среды Taxi-v3 с использованием сглаживания
• Cross Entropy Method continuous - реализация метода Кросс-Энтропии для среды LunarLander-v2
• Model Free - реализация методов Q-Learning, Sarsa, Monte-Carlo для среды CartPole-v1 с бинаризацией состояний среды
• Deep Q-Networks - реализация методов DQN, HardTargetDQN, SoftTargetDQN, DoubleDQN для среды LunarLander-v2
• PPO Acrobot - реализация метода PPO для среды Acrobot-v1
• PPO Pendulum - реализация метода PPO для среды Pendulum-v1
• SAC Pendulum - реализация метода Soft Actor-Critic для среды Pendulum-v1
• SAC CartPole - реализация метода Soft Actor-Critic для среды CartPole-v1