LEARN TO MAKE LoRA

這是一個很棒的簡報，內容介紹了 SDXL LoRA 的指南和訓練要求。

這份簡報提供學習如何製作LoRA 模型的寶貴資訊。在這份簡報中，你將找到以下指導方針：

• 將最大解析度設定為至少 1024×1024，這是SDXL的標準解析度。
• 使用至少 12GB 內存的 GPU 進行 LoRA 模型的訓練。
• 我們強烈建議在 SDXL LoRA 訓練過程中使用 --train_unet_only 選項，以避免因SDXL中的雙文本編碼器而造成無法預料的訓練結果。
• PyTorch 2 比 PyTorch 1 使用的 GPU 內存較少。

此外，簡報還提供了一個使用 Adafactor 優化器的示例配置，該優化器具有固定的學習率，並使用了常數加溫策略。以下是示例配置的代碼片段：

optimizer_type = "adafactor"
optimizer_args = [ "scale_parameter=False", "relative_step=False", "warmup_init=False" ]
lr_scheduler = "constant_with_warmup"
lr_warmup_steps = 100
learning_rate = 4e-7 # 這是SDXL的標準學習率

請點擊這裡查看完整的簡報內容。希望這份簡報能夠幫助你更好地了解如何製作LoRA模型。

機器學習是一個快速發展的技術領域，涉及算法和模型的開發，這些算法和模型可以根據數據進行學習並做出預測或決策。

對於熱衷於從事機器學習職業的新生來說，獲得實踐經驗並參與實際項目以展示自己的技能至關重要。因此，為了解更多信息，我們將探討最適合新手深入研究的 10 個開源機器學習項目。此外，機器學習已成為各個行業的重要組成部分，使其成為最有前途的職業領域之一。

十大最適合新生開啟人工智能之路的機器學習項目

有幾個可用的開源項目，新生可以利用它們來增強他們在機器學習方面的知識和技能，但在這裡我們將討論 10 個最佳開源機器學習項目。

1.TensorFlow

TensorFlow 是 Google 開發的開源軟件庫，可讓您輕鬆構建和部署機器學習模型。它為機器學習項目提供了一個由工具、庫和社區資源組成的綜合生態系統。

資料由 claude.ai 提供

課程網址連結:

1. Andrew Ng 的機器學習課程(Coursera):https://www.coursera.org/learn/machine-learning
2. Udacity 的機器學習工程師納米學位:https://www.udacity.com/course/machine-learning-engineer-nanodegree–nd009t
3. edX 的MIT人工智能課程:https://www.edx.org/course/introduction-to-artificial-intelligence-ai
4. 李宏毅的機器學習課程:https://www.youtube.com/playlist?list=PLJV_el3uVTsPy9oCRY30oBPNLCo89yu49
5. 李宏毅的深度學習課程:https://www.youtube.com/playlist?list=PLJV_el3uVTsPMxPbjeX7PicgWbY7F8wW9
6. 吳恩達的機器學習課程筆記:https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes
7. Google的機器學習速成課程: https://developers.google.com/machine-learning/crash-course
8. fast.ai的機器學習課程:https://course.fast.ai/

Generative Adversarial Network(GAN)

生成對抗網路（Generative Adversarial Network，GAN）是一種具有鮮明特色的機器學習模型。GAN由兩個互相競爭的神經網路組成：生成器（Generator）和判別器（Discriminator）。

生成器的目的是生成逼真的資料樣本，例如圖像或音訊。它接收一個隨機噪聲向量作為輸入，並利用深度神經網路進行轉換，生成與訓練數據相似的新樣本。

判別器則試圖區分生成器生成的樣本與真實訓練數據。它也是由深度神經網路組成，接收一個樣本作為輸入，並根據該樣本是真實的還是生成的進行預測。

生成器和判別器彼此對立，通過互相競爭並不斷交互訓練。生成器的目標是愈來愈好地生成逼真的樣本以騙過判別器，而判別器則試圖提高準確性以區分真假。這個訓練過程持續進行，直到生成器能夠生成非常逼真的樣本，使判別器無法區分真假。

GAN已被廣泛應用於圖像生成、風格轉換