nn zero to hero notes

Notes - Réseaux de neurones : de zéro à héros

Dépôt GitHub d'Andrej
Série YouTube
Discorde des laboratoires Eureka

Ce référentiel GitHub contient des notebooks Jupyter avec des notes détaillées sur la série de didacticiels d'Andrej Karpathy « Neural Networks : Zero to Hero ». Ces notes visent à fournir un aperçu supplémentaire des concepts et techniques abordés dans la série.

Vidéo	Carnet de notes
	1 - Bâtiment Micrograd
	2 - Faire plus 1
	3 - Makemore 2 - MLP
	4 - Makemore 3 - Activations, BatchNorm
	5 - Makemore 4 - Devenir un Ninja Backprop
	6 - Makemore 5 - WaveNet
	7 - GPT à partir de zéro
	A – Discussion – État du GPT
	B - Discussion - Introduction aux LLM - Director's Cut
	8 - Tokeniseur GPT
	9 - Reproduire GPT-2

Commencer

1. Clonez ce référentiel sur votre ordinateur local à l'aide de la commande suivante :

git clone https://github.com/MK2112/nn-zero-to-hero-notes.git

2. Accédez au référentiel, assurez-vous d'exécuter pip install -r requirements.txt .
3. Lancez Jupyter Notebook en exécutant la commande :

jupyter notebook

4. Dans Jupyter, accédez au référentiel et ouvrez le notebook souhaité.

Cotisations

Les contributions à ce référentiel sont les bienvenues et encouragées. Si vous trouvez des erreurs, avez des suggestions d'améliorations ou souhaitez ajouter des éléments au matériel, veuillez soumettre une pull request.

Remerciements

Merci Andrej Karpathy pour la création et le partage de la série de didacticiels « Neural Networks : Zero to Hero ». Votre dévouement et votre expertise ont rendu cette ressource possible. Découvrez plus du travail d'Andrej sur son GitHub et Twitter.

Licence

Ce référentiel est sous licence MIT. N'hésitez pas à utiliser le matériel fourni à des fins éducatives, mais veuillez attribuer le contenu original à Andrej Karpathy et fournir un lien vers la série de didacticiels.