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FSDL Text Recognizer 2021 Labs: Full Stack Deep Learning Spring 2021

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简介：
FSDL Text Recognizer 2021 Labs是全栈深度学习课程(Full Stack Deep Learning Spring 2021)的一部分，专注于文本识别技术的实践与应用。 全栈深度学习2021年春季实验室欢迎各位参与！作为全栈深度学习的一部分，我们将逐步开发一个完整的深度学习代码库，用于理解手写段落的内容。 在此次实验中，我们将利用现代技术堆栈——包括PyTorch和PyTorch-Lightning——来探索并应用深度学习的主要功能：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及Transformer模型。同时，我们还将使用权重与偏差工具来管理我们的实验。 为了确保代码库的稳定性和可靠性，我们将通过CircleCI建立持续集成系统，并利用FastAPI将预测系统打包成REST API形式。最终部署将在AWS Lambda上进行，以Docker容器的形式呈现。 此外，我们还计划设置监控机制，在输入数据分布发生变化时向团队发出警报。 实验步骤包括： 1. 设置计算环境。 2. 定义问题、构建代码库，并为MNIST训练多层感知器（MLP）。 3. 介绍EMNIST数据库，生成合成手写行并训练CNN模型。 4. 使用具有CTC损失的CNN + LSTM进行文本识别任务。 5. 进一步应用Transformer技术。

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  • FSDL Text Recognizer 2021 Labs: Full Stack Deep Learning Spring 2021
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    FSDL Text Recognizer 2021 Labs是全栈深度学习课程(Full Stack Deep Learning Spring 2021)的一部分，专注于文本识别技术的实践与应用。 全栈深度学习2021年春季实验室欢迎各位参与！作为全栈深度学习的一部分，我们将逐步开发一个完整的深度学习代码库，用于理解手写段落的内容。 在此次实验中，我们将利用现代技术堆栈——包括PyTorch和PyTorch-Lightning——来探索并应用深度学习的主要功能：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及Transformer模型。同时，我们还将使用权重与偏差工具来管理我们的实验。 为了确保代码库的稳定性和可靠性，我们将通过CircleCI建立持续集成系统，并利用FastAPI将预测系统打包成REST API形式。最终部署将在AWS Lambda上进行，以Docker容器的形式呈现。 此外，我们还计划设置监控机制，在输入数据分布发生变化时向团队发出警报。 实验步骤包括： 1. 设置计算环境。 2. 定义问题、构建代码库，并为MNIST训练多层感知器（MLP）。 3. 介绍EMNIST数据库，生成合成手写行并训练CNN模型。 4. 使用具有CTC损失的CNN + LSTM进行文本识别任务。 5. 进一步应用Transformer技术。
     
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    本文探讨了运用深度学习技术改进棋类游戏引擎的新方法，特别关注于如何通过深度学习来优化棋类博弈中的启发式算法。通过结合传统棋类引擎的策略知识和深度学习的数据驱动能力，我们提出了一种创新框架，旨在提升游戏引擎的表现与决策质量，为人工智能在复杂策略游戏的应用开辟新途径。 通过深度学习支持的国际象棋机器人首次尝试为游戏创建启发式功能，并利用Alpha-Beta剪枝技术进行优化。这可以通过运行20,000场比赛来实现；安装所需的库可以使用`requirements.txt`文件，或者在有GPU的情况下安装TensorFlow-GPU版本。我发现在这个过程中非常有用的一个提示是：“请记住，得分范围从-1到1，其中-1表示黑方被将死，而1表示白方赢得比赛。” 您可以通过分批训练模型的方式进行第二次尝试，并使用Colab笔记本（如train_stockfish）来处理数据集的一部分而不是整个数据集。
     
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