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Google Research

Ein Playbook, um die Leistung von Deep Learning-Modellen systematisch zu maximieren.

TimesFM (Time Series Foundation Model) ist ein vortrainiertes Zeitreihen-Modell, das von Google Research für Zeitreihen-Prognosen entwickelt wurde.

arXiv LaTeX Cleaner: Bereinigen Sie ganz einfach den LaTeX-Code Ihres Papers für die Einreichung bei arXiv

Code für das Paper „Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer“.

Scenic: Eine Jax-Bibliothek für die Computer-Vision-Forschung und darüber hinaus

Offizielle Codebasis zur Entwicklung von Vision Transformer, SigLIP, MLP-Mixer, LiT und mehr.

Eine Datengenerierungs-Pipeline zur Erstellung semi-realistischer synthetischer Multi-Objekt-Videos mit reichhaltigen Annotationen wie Instanzsegmentierungsmasken, Tiefenkarten und optischem Fluss.

TabFM (Tabular Foundation Model) ist ein von Google Research entwickeltes vortrainiertes tabellarisches Fundamentmodell für Regression und Klassifikation von Tabellendaten.

Gemeinsames Repository für Open-Source-Projekte des Google AI Language Teams.

Forschungssprache für Array-Verarbeitung in der Haskell/ML-Familie

Schnelles und einfaches ressourcenbeschränktes Lernen von Deep-Network-Strukturen

AugMix: Eine einfache Datenverarbeitungsmethode zur Verbesserung von Robustheit und Unsicherheit

AndroidWorld ist eine Umgebung und ein Benchmark für autonome Agenten

Eine Sammlung von Google-Forschungsprojekten zu Federated Learning und Federated Analytics.

Ein Benchmark für die nächste Generation datengesteuerter globaler Wettermodelle.