deep-learning

Schrittweiser Warmup-Lernraten-Scheduler für PyTorch

CALVIN - Ein Benchmark für Language-Conditioned Policy Learning für Long-Horizon-Roboter-Manipulationsaufgaben

FaceXlib zielt darauf ab, nutzbare gesichtsbezogene Funktionen basierend auf aktuellen SOTA-Open-Source-Methoden bereitzustellen.

Jetson Nano mit Ubuntu 20.04 Image

Ressourcen, Beispiele und Tutorials für multimodale KI, RAG und Agenten unter Verwendung von Vektorsuche und LLMs

NISQA – Nicht-intrusive Bewertung der Sprachqualität und TTS-Natürlichkeit

Offizielle Implementierung von Diffusion Autoencoders

Technischer Blog zu Python-Algorithmen für maschinelles Lernen mit originellen Inhalten und Code-Praxis!

ICCV 2023-2025 Papers: Entdecken Sie bahnbrechende Forschung von der ICCV 2023-25, der führenden Computer-Vision-Konferenz. Bleiben Sie auf dem neuesten Stand bei Computer Vision und Deep Learning, inklusive Code. ⭐ Unterstützen Sie die Entwicklung visueller Intelligenz!

Buch zu Machine Learning Q and AI

Transformer-Modelle von BERT bis GPT-4, Umgebungen von Hugging Face bis OpenAI. Beispiele für Fine-Tuning, Training und Prompt Engineering. Ein Bonusteil mit ChatGPT, GPT-3.5-turbo, GPT-4 und DALL-E inklusive Schnellstart für GPT-4, Speech-to-Text, Text-to-Speech, Texterstellung mit DALL-E, Google Cloud AI, HuggingGPT und mehr

KI-Audiodatensätze (AI-ADS) 🎵, einschließlich Sprache, Musik und Soundeffekten, die Trainingsdaten für generative KI, AIGC, KI-Modelltraining, die Entwicklung intelligenter Audiowerkzeuge und Audioanwendungen bereitstellen können.

TinyChatEngine: LLM-Inferenzbibliothek für Endgeräte

NequIP ist ein Code zum Erstellen von E(3)-äquivarianten interatomaren Potenzialen

Code für die 3D-Objekterkennung für das autonome Fahren

[NeurIPS 2020] MCUNet: Tiny Deep Learning auf IoT-Geräten; [NeurIPS 2021] MCUNetV2: Speicherffiziente, patch-basierte Inferenz für Tiny Deep Learning; [NeurIPS 2022] MCUNetV3: On-Device-Training unter 256 KB Speicher

Bolt ist eine Deep-Learning-Bibliothek mit hoher Leistung und heterogener Flexibilität.

Sammlung aktueller Methoden zur Komprimierung und Beschleunigung von (Deep-)Neuralen Netzen.

Machine Learning Open Source University

Optimierung von Reinforcement Learning mit RLOps. State-of-the-Art-RL-Algorithmen und -Tools mit 10-mal schnellerem Training durch evolutionäre Hyperparameter-Optimierung.

A-Paper-A-Week

Über 10.000 ausgewählte Projekte aus den Bereichen Machine Learning, Deep Learning, NLP, GNN, Empfehlungs-Systeme, Biomedizin, Computer Vision, Frontend/Backend-Entwicklung und mehr.

Gibson Environments: Real-World-Wahrnehmung für embodied Agents

[CVPR 2022] Offizielle Implementierung des Papers „Uformer: A General U-Shaped Transformer for Image Restoration“.

Python-Bibliothek für Reinforcement Learning.

Offizielle PyTorch-Implementierung von ODISE: Open-Vocabulary Panoptic Segmentation mit Text-to-Image Diffusion Models [CVPR 2023 Highlight]

Eine einheitliche Schnittstelle zum Ausführen von Deep-Learning-Modellen aus mehreren Frameworks

Repository von Vision Transformer with Deformable Attention (CVPR2022) und DAT++: Spatially Dynamic Vision Transformer with Deformable Attention

SOTA Semantic-Segmentation-Modelle in PyTorch

Deep Speaker: Ein End-to-End Neural Speaker Embedding System.