学习资料

GitHub 开源：annotated_deep_learning_paper_implementations（Python·★67.2k）labmlai/annotated_deep_learning_paper_implementations

发布于 2026-07-28 01:10:41 访问 745 次下载 721 次

资源简介

【资源简介】 🧑‍🏫 60+ Implementations/tutorials of deep learning papers with side-by-side notes 📝; including transformers (original, xl, switch, feedback, vit, ...), optimizers (adam, adabelief, sophia, ...), gans(cyclegan, stylegan2, ...), 🎮 reinforcement learning (ppo, dqn), capsnet, distillation, ... 🧠 【项目信息】仓库名称：labmlai/annotated_deep_learning_paper_implementations 主要语言：Python Star 数：67,233 Fork 数：6,748 Open Issues：34 开源协议：MIT 默认分支：master 创建时间：2020-08-25 最近更新：2026-07-28 Topics：attention, deep-learning, deep-learning-tutorial, gan, literate-programming, lora, machine-learning, neural-networks, optimizers, pytorch, reinforcement-learning, transformer 项目主页：https://nn.labml.ai GitHub 地址：https://github.com/labmlai/annotated_deep_learning_paper_implementations 【分类说明】本站归类为「学习资料」。资源来自 GitHub 公开仓库，可在线浏览源码、文档与发行版。【使用建议】 1. 打开 GitHub 仓库页，阅读 README 与 LICENSE，确认协议与用途； 2. 可通过 Code / Releases 获取源码或安装包； 3. 关注 Stars、Issues 与最近提交，判断项目活跃度； 4. 二次开发前建议 Fork 并创建独立分支； 5. 生产使用请评估安全性、依赖与维护状态。