partially unsupervised

Недавно где-то на Реддите анонсировали новый агрегатор хайповых ML статей, благодаря которому вы можете еще легче находить свежие ресерчи, чтобы открывать их в новой вкладке, откладывать на потом и никогда не читать.

У этих же авторов обнаружился сервис Annotated PyTorch Paper Implementations: подборка их собственных реализаций статей с детальными комментариями. Набор статей не очень широкий, но если вам вдруг нужно погрузиться в тему, скажем, GANов или трансформеров с нуля, может быть полезно.

К сожалению, некоторые комментарии страдают от извечной проблемы плохих комментариев: описывают, что делает код, а не зачем/почему. Догадаться, что строка identity_loss = torch.nn.L1Loss() инициализирует L1 Loss, вполне можно без комментариев, а почему именно он - не так очевидно.

www.tgoop.com/partially_unsupervised/99

2.31K viewsMay 24, 2021 at 10:34

Недавно где-то на Реддите анонсировали новый агрегатор хайповых ML статей, благодаря которому вы можете еще легче находить свежие ресерчи, чтобы открывать их в новой вкладке, откладывать на потом и никогда не читать.

У этих же авторов обнаружился сервис Annotated PyTorch Paper Implementations: подборка их собственных реализаций статей с детальными комментариями. Набор статей не очень широкий, но если вам вдруг нужно погрузиться в тему, скажем, GANов или трансформеров с нуля, может быть полезно.

К сожалению, некоторые комментарии страдают от извечной проблемы плохих комментариев: описывают, что делает код, а не зачем/почему. Догадаться, что строка identity_loss = torch.nn.L1Loss() инициализирует L1 Loss, вполне можно без комментариев, а почему именно он - не так очевидно.

BY partially unsupervised