Pinned Repositories
chyelang.github.io
Documentation
MegEngine Official Documentation
hw2_image_classification
利用TensorFlow（TF），本作业实现了一个基于full convolution stack、inception v2 module等模块的图片分类网络，纵向共包含10层包含参数的层，采用自己搭建的卷积层。对于dset1与dset2采用同样的网络结构，分别进行训练。最终在dset1验证集（约含900张图，下同）上的Top1分类准确率约为0.52，在dset2验证集上的Top1准确率约为0.63。在K80显卡的单核上，该模型的训练速度约为205张图每秒，最终所得模型的checkpoint约为45MB。
hw3_language_model
利用 PyTorch，本作业实现了一个基于word embedding和GRU的语言模型（Language Model，以下简称LM）。其包括一个encoder层、一个GRU层和一个decoder层，embedding维度与GRU的hidden state维度均为1500，采用了自己搭建的带有Layer Normalization（LN）的GRU模块，运用了dropout、学习初始状态、锁定encoder与decoder参数、梯度裁剪等技巧来提升模型性能，最终在测试集上模型的perplexity (PP)值为89.52，所得模型大小约为108M。
MegEngine
MegEngine 是一个快速、可拓展、易于使用且支持自动求导的数值计算框架
Models
采用MegEngine实现的各种主流深度学习模型
ModifiedEast
This repo was forked from https://github.com/huoyijie/AdvancedEAST and improved by chyelang for DL class at Tsinghua. ModifiedEast is an algorithm used for Scene image text detect, which is primarily based on EAST.
neural-style-tf
TensorFlow (Python API) implementation of Neural Style
opencv
Open Source Computer Vision Library
Paper_Automatica2012_CTLTI
A MATLAB Class for convenient ADP simulation
chyelang's Repositories
chyelang/hw2_image_classification
利用TensorFlow（TF），本作业实现了一个基于full convolution stack、inception v2 module等模块的图片分类网络，纵向共包含10层包含参数的层，采用自己搭建的卷积层。对于dset1与dset2采用同样的网络结构，分别进行训练。最终在dset1验证集（约含900张图，下同）上的Top1分类准确率约为0.52，在dset2验证集上的Top1准确率约为0.63。在K80显卡的单核上，该模型的训练速度约为205张图每秒，最终所得模型的checkpoint约为45MB。
chyelang/hw3_language_model
利用 PyTorch，本作业实现了一个基于word embedding和GRU的语言模型（Language Model，以下简称LM）。其包括一个encoder层、一个GRU层和一个decoder层，embedding维度与GRU的hidden state维度均为1500，采用了自己搭建的带有Layer Normalization（LN）的GRU模块，运用了dropout、学习初始状态、锁定encoder与decoder参数、梯度裁剪等技巧来提升模型性能，最终在测试集上模型的perplexity (PP)值为89.52，所得模型大小约为108M。
chyelang/ModifiedEast
This repo was forked from https://github.com/huoyijie/AdvancedEAST and improved by chyelang for DL class at Tsinghua. ModifiedEast is an algorithm used for Scene image text detect, which is primarily based on EAST.
chyelang/chyelang.github.io
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MegEngine Official Documentation
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MegEngine 是一个快速、可拓展、易于使用且支持自动求导的数值计算框架
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采用MegEngine实现的各种主流深度学习模型
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TensorFlow (Python API) implementation of Neural Style
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A MATLAB Class for convenient ADP simulation
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:alarm_clock: Power Electronics and Motion Control conference deadline countdowns
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Uncertainty-aware Face Representation and Recognition
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Google 开源项目风格指南 (中文版)