PyTorch Tainan 社群使用說明
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- [PyTorch Tainan 社群使用說明](/s/HJU1M8-vm)
- [PyTorch Tainan 進度規劃(Google sheet)](https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Ter9HCYpgHR14GTg-te2CwEY1VKTLzA3-RGM_12O04U/edit?usp=sharing)
- [FB聊天群組](https://m.me/join/AbboQX5IGjs3Dnme)
- [FB社團](https://www.facebook.com/groups/2027602154187130/)
- [PyTorch Tainan 活動前準備流程](/s/BJ4EpGotQ)
::: info
固定聚會
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- 時間: 每周六下午2點
- 聚會形式
- 隔週進行 Paper review
- 兩周報 Paper 之間為自由分享聚會，可以有以下內容
- 和上一周 Paper 有關的實作
- 其他主題論文分享
- 專案分享
- 學習資源分享
- 問題討論
人員配置
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- 報告者(Reporter)
- 每次聚會的主要報告者
- 主持人(Hoster)
- 幫忙開KKTIX及共筆
- 發布聚會資訊(社團、KKTIX)
- 每次聚會負責開場及活動紀錄
- 會後幫忙整理活動紀錄、可能可以有會後的問卷
- 場地
- 場地支援
- 以上有興趣者請直接至[Google sheet](https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Ter9HCYpgHR14GTg-te2CwEY1VKTLzA3-RGM_12O04U/edit?usp=sharing)填寫資訊
每次聚會的確認事項
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- 會前
- 將相關資訊(講者簡報、論文連結)整理至共筆
- 發布 KKTIX
- 發布活動消息到臉書社團
- 場地借用
- 會中
- 活動紀錄
- 會後
- 整理相關資源及活動紀錄到共筆中
- 會後問卷整理
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共筆列表
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- [#1 - LeNet](/RuTJflr_QgKsOK4fVrW56w)
- [#2 - MLP in NumPy](/Xh9OHIgPQuaZ3JCRHSKU0A)
- [#3 - AlexNet](/rVDL8nq-RQuRLcdasURjbg)
- [#4 - AlenNet in PyTorch](/ys2iFmbMTxqUhzopiRbZdA)
- [#5 - ZFNet](/zOt3e10SQhWWC4VuE3N1tg)
- [#6 - 書籍導讀《AI 新世界》](/CYMFc_ruQFu3eBgAQIwrbA)
- [#7 - NIN](/eYj-st85SzKZCQzNEe11KA)
- [#8 - GoogLeNet](/Cw1dk1rnSYC5ESegYlhNNQ)
- [#9 - VGG and Tensorflow object](/PSOR-Z_pQaieoL7Mn1Cdng)
- [#10 - ResNet](/3NXHw2WNQXa5F6e7ur9h9A)
- [#11 - SqueezeNet](/W4TT7nMtQ5W4xgfpGtnt4A)
- [#12 - LSTM](/jeJ7UUgrRzugjsY6T2a-Iw)
- [#13 - PreVGG、Taiwania 資源介紹](/n8EDPbdtSR2-eQ5q5_Iqew)
- [#14 - SVM & TensorRT](/lrVHkNirQXCA5BUzX_afgQ)
- [#15 - CIKM AnalytiCup 分享](/V-LyMKgyRHSiXWHgkLx_EQ)
- [#16 - Selective Search](/3HqV3r3oSr2d30JjjmbmDA)
- [#17 - R-CNN](/SP8a-QqwQ8--8DH0C_eoRw)
- [#18 - Julia 機器學習及深度學習套件介紹](/NdguXw8ASsaxTFchQiRREQ)
- [#19 - SPP-Net](/VKXx7TcTSv-luPLXTzBKAA)
- [#20 - Fast R-CNN & Faster R-CNN](/T4qJ7NxkRwaq2AAcvu5sxA)
- [#21 - YOLOv1](/ivo_Twr3TneGMg97SJ4Vxw)
- [#22 - 淺入淺出深度生成模型 & 現行NGS技術的基礎以及加速技術](/LjYWw270SEG6Fo2bcsuf9w)
- [#23 - FCN & SSD](/hMBPQuymSHmGk9J2av3b3g?view)
- [#24 - GCN & MobileNet V3](/9D_2cw88S0S2J_aG8PLxwg)
- [#25 - focal loss & RBM](/5-pyr_e9SgukfKb8O2R3zA?view)
- [#26 - SVM](/vADd0HQfQd-U9h1fcFl08A?view)
- [#27 - Applications of Natural Language Processing in Question Answering](/Jo3UktVFS3m90lYmffo_vg)
- [#28 - Mask R-CNN](/z8vg9y4XTcyvn07UYldbyA?view)
- [#29 - Seq2Seq & DSOD](/w4Qh3EepQciuZlDyVaxhzQ)
- [#30 - GRU & Seq2Seq with attention](/v76evNtVQv--SkcWmaTI8w?view)
- [#31 - Global & Local attention](/9MbByKtIQM-8tX-JXU5wiA)
- [#32 - Neural ODE & SynthText](/z8UW8V-vRMyObYvfhm_w6w?view)
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