sutskever-30-implementations
Ilya Sutskeverの推薦論文30本を、NumPyだけで小さく実装したJupyterノート集。簡単なコードを動かして深層学習の基本を学べます。
再現できる小さなissueを選び、AIコーディングエージェントで直してみましょう。
Xで共有ライセンス表記なし
概要
Ilya Sutskever の推薦論文リスト30本について、小規模な学習用実装を Jupyter ノートブックとしてまとめたリポジトリです。各ノートブックは NumPy だけを使い、深層学習フレームワークは使いません。合成データを自前で生成するので、そのまま実行できます。コードには可視化と解説が付いています。README では30本すべてが完成したと記されています。
主な特長
- 論文ごとに1つのノートブックで、30本すべてを網羅
- NumPy のみを使用し、深層学習フレームワークは不使用
- 合成データ付きで、すぐに実行可能
- 各論文の中心的な考え方を可視化と解説で説明
- RNN、LSTM、枝刈りなどを扱う
こんな人・用途に
大きなフレームワークではなく、簡単なコードを動かして深層学習の基本を理解したい学習者向けです。教育用の簡易版であり、本番利用向けではありません。
- アップストリーム
- pageman/sutskever-30-implementations
- GitHubのフォーク
- Guo-astro/sutskever-30-implementations
- アップストリームのスター数
- 5.2k
- カテゴリ
- 学習・面接対策・厳選リスト
- ライセンス
- ライセンス表記なしライセンスがない場合、著作者がすべての権利を保持します。コードを再利用する前にアップストリームの作者に確認してください。
- フォーク日
- 2026-08-17
- 同期状態
- 同期済み最終同期 2026-10-20
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