从头开始实现语言模型可以说是准确了解其引擎工作原理的最佳方式。在这里，我们使用 torch 来编码 GPT-2，这是原始 GPT 的直接后继者。最后，您将处理一个 R 原生模型，该模型可以直接使用 Hugging Face 的预训练 GPT-2 模型权重。
torch v0.11.0 现已在 CRAN 上发布。此版本大大增强了对执行 JIT 操作的支持。我们还修改了模型参数的加载，并增加了一些生活质量改进，例如支持临时修改默认 torch 设备、支持将数据类型指定为字符串等等。
Group-equivariant neural networks with escnn
Escnn 是基于 PyTorch 构建的库，它本着几何深度学习的精神，为设计和训练组等变神经网络提供了一个高级接口。这篇文章介绍了重要的数学概念、库的关键参与者以及库的基本用途。
torch v0.10.0 现已在 CRAN 上发布。此版本将底层 LibTorch 升级到 1.13.1，并增加了对自动混合精度的支持。作为一项实验性功能，我们现在还支持预构建的二进制文件，因此您可以安装 torch，而无需处理 CUDA 安装。
De-noising Diffusion with torch
目前，在生成式深度学习中，似乎没有其他方法能胜过扩散模型系列。 你想亲自尝试一下吗？ 如果是这样，我们的去噪扩散的 torch 实现提供了一个易于使用、易于配置的界面。
Deep Learning and Scientific Computing with R torch: the book
请允许我们介绍使用 R torch 进行深度学习和科学计算。 本书今天以电子书格式发布，可在线免费获取，首先介绍 torch 基础知识。 从那里开始，它转向各种深度学习用例。 最后，它展示了如何将 torch 用于更一般的主题，例如矩阵计算和傅里叶变换。
#364 – Chris Voss: FBI Hostage Negotiator
克里斯·沃斯 (Chris Voss) 曾是 FBI 人质和危机谈判员，也是《永不妥协：像你的生命依赖它一样进行谈判》一书的作者。请查看我们的赞助商来支持此播客：- Shopify：https://shopify.com/lex 获得免费试用- Indeed：https://indeed.com/lex 获得 75 美元信用额度- InsideTracker：https://insidetracker.com/lex 获得 20% 折扣剧集链接：Chris 的 Instagram：https://instagram.com/thefbinegotiatorChris 的 Twitter：htt
AO, NAO, ENSO: A wavelet analysis example
厄尔尼诺-南方涛动 (ENSO)、北大西洋涛动 (NAO) 和北极涛动 (AO) 是具有全球影响的大气现象，对人们的生活产生重大影响。ENSO 首先给南半球的发展中国家带来了洪水、干旱和随之而来的贫困。在这里，我们使用新的 torchwavelets 包来比较检查这三个系列中的模式。
Learn Pytorch: Training your first deep learning models step by step
这篇博文是关于开始学习 pytorch 的，并提供图像分类的动手教程。
Wavelet Transform - with torch
torch 没有内置进行小波分析的功能。但我们可以利用快速傅里叶变换 (FFT) 有效地实现我们所需的功能。这篇文章是对小波的首次介绍，适合以前没有接触过它的读者。同时，它提供了有用的入门代码，展示了在 torch 中执行小波分析的（可扩展）方法。它是即将由 CRC Press 出版的《使用 R torch 进行深度学习和科学计算》一书中相应章节的摘录。
Discrete Fourier Transform - with torch
关于傅里叶变换，有人说它是宇宙中最伟大的奇迹之一。同时，它仅用六行代码即可实现。即使最后你只是直接调用 torch 的内置函数，它也有助于理解并能够在代码中重现魔法背后的想法。这篇文章摘自即将由 CRC Press 出版的新书《使用 R torch 进行深度学习和科学计算》。
Five ways to do least squares (with torch)
了解 torch 的 linalg 模块，同时学习从头开始进行最小二乘回归的不同方法。这篇文章是即将由 CRC Press 出版的《深度学习和科学计算与 R torch》一书中相应章节的精简版。
Audio classification with torch
学习如何使用 torch 对语音进行分类，利用领域知识和深度学习。这篇文章是即将由 CRC Press 出版的《使用 R torch 进行深度学习和科学计算》一书中相应章节的精简版。
Community spotlight: Fun with torchopt
今天，我们想提请大家注意 torch 生态系统中一个非常有用的包：torchopt。它通过提供一组基础库中没有的流行优化算法来扩展 torch。正如这篇文章将展示的那样，它也很有趣！
BYOL tutorial: self-supervised learning on CIFAR images with code in Pytorch
实现和理解 byol，一种没有负样本的自监督计算机视觉方法。了解 BYOL 如何学习用于图像分类的稳健表示。
