Neural Networks Projects

Łukasz Staniszewski

ENG: This repository contains of all my projects done during college Neural Network subject.

PL: Repozytorium zawiera moje wszystkie projekty wykonane w ramach przedmiotu Sztuczne Sieci Neuronowe (SSNE).

Table of contents / Spis treści:

1. Introduction to PyTorch. / Wstęp do PyTorch.
2. Neural Networks in PyTorch. / Sieci Neuronowe w PyTorch.
3. Bike sharing prediction in PyTorch. / Predykcja liczby wypożyczonych rowerów z użyciem PyTorch.
4. Data processing and Neural Networks Tips. / Przerabianie niewygodnych danych oraz wskazówki w Sieciach Neuronowych.
5. Real estate cost estimation using Neural Networks. / Przewidywanie cen nieruchomości z użyciem Sieci Neuronowych.
6. Convolutional Neural Networks. / Konwolucyjne sieci neuronowe.
7. Image Classificator. / Klasyfikator obrazków.
8. Autoencoders. / Autoenkodery.
9. Generative Neural Networks. / Sieci Generacyjne.
10. Road signs image generator. / Generatr obrazków znaków drogowych.
11. Reccurential Neural Networks. / Sieci Rekurencyjne.
12. Composer (reccurential) classifier. / Rekurencyjny klasyfikator kompozytorów.
13. Natural Language Processing. / Przetwarzanie języka naturalnego.
14. Pretrained models. / Modele przetrenowane.
15. Hate speech recognition. / Rozpoznawanie mowy nienawiści.

Used technologies / Użyte technologie:

1. Python 3.9.5.
2. PyTorch 1.19 + CUDA 11.1.

Instalation / Instalacja:

1. Download this repository. / Pobierz repozytorium.
2. Create your own Python virtual environment. / Stwórz swoje własne środowisko wirtualne Python.

python -m venv venv

3. Activate venv. / Aktywuj środowisko.

REPO_PATH\venv\scripts\activate 

4. Install necessary packages. / Zainstaluj odpowiednie biblioteki.

pip install -r requirements.txt 

5. Run Jupyter Notebook. / Uruchom Jupyter Notebook.

jupyter notebook