描述
- 使用对比性和重构损失实现自我监督网络。
- 在PyTorch的基础上创建一个库,以实现高效的网络架构搜索。
- 开源内部工具。
- 实现新发表论文中的网络。
- 致力于开发深度神经网络的简单分布式并行训练工具。
- 为训练我们的代理开发更真实的模拟。
- 设计自动化的方法和工具,以防止神经网络训练的常见问题(如过度拟合、梯度消失、死的ReLU等)。
- 创建可视化,以帮助我们深入了解我们的网络学习的内容和原因。
要求
- 有4年的Python编写经验
- 熟悉PyTorch和训练深度神经网络。
- 对开放源代码的工作感到兴奋。
- 对工程的最佳实践充满热情。
- 自我指导和独立 - 擅长完成工作