/neural-networks-projects

PyTorch projects made during Neural Networks course.

Primary LanguageJupyter Notebook

Neural Networks Projects

Łukasz Staniszewski

banner
ENG: This repository contains of all my projects done during college Neural Network subject.

PL: Repozytorium zawiera moje wszystkie projekty wykonane w ramach przedmiotu Sztuczne Sieci Neuronowe (SSNE).

Table of contents / Spis treści:

  1. Introduction to PyTorch. / Wstęp do PyTorch.
  2. Neural Networks in PyTorch. / Sieci Neuronowe w PyTorch.
  3. Bike sharing prediction in PyTorch. / Predykcja liczby wypożyczonych rowerów z użyciem PyTorch.
  4. Data processing and Neural Networks Tips. / Przerabianie niewygodnych danych oraz wskazówki w Sieciach Neuronowych.
  5. Real estate cost estimation using Neural Networks. / Przewidywanie cen nieruchomości z użyciem Sieci Neuronowych.
  6. Convolutional Neural Networks. / Konwolucyjne sieci neuronowe.
  7. Image Classificator. / Klasyfikator obrazków.
  8. Autoencoders. / Autoenkodery.
  9. Generative Neural Networks. / Sieci Generacyjne.
  10. Road signs image generator. / Generatr obrazków znaków drogowych.
  11. Reccurential Neural Networks. / Sieci Rekurencyjne.
  12. Composer (reccurential) classifier. / Rekurencyjny klasyfikator kompozytorów.
  13. Natural Language Processing. / Przetwarzanie języka naturalnego.
  14. Pretrained models. / Modele przetrenowane.
  15. Hate speech recognition. / Rozpoznawanie mowy nienawiści.

Used technologies / Użyte technologie:

  1. Python 3.9.5.
  2. PyTorch 1.19 + CUDA 11.1.

Instalation / Instalacja:

  1. Download this repository. / Pobierz repozytorium.
  2. Create your own Python virtual environment. / Stwórz swoje własne środowisko wirtualne Python.
python -m venv venv
  1. Activate venv. / Aktywuj środowisko.
REPO_PATH\venv\scripts\activate
  1. Install necessary packages. / Zainstaluj odpowiednie biblioteki.
pip install -r requirements.txt
  1. Run Jupyter Notebook. / Uruchom Jupyter Notebook.
jupyter notebook