deep-learning

Algorithmen für Imitation Learning.

Ascend PyTorch-Adapter (torch_npu). Spiegelung von https://gitcode.com/Ascend/pytorch

Alles Wissenswerte über Google Cloud TPU.

LCNN: End-to-End Wireframe-Parsing

Ressourcen für maschinelles Lernen und Deep Learning

Julia-Implementierung von Transformer-Modellen

[ECCV 2022 Oral] OpenLane: Realistischer 3D-Spurdatensatz im großen Maßstab

Python-Skript zur automatischen Segmentierung von Börsendaten (Striche, Liniensegmente, Zentren, Kauf-/Verkaufspunkte) basierend auf High/Low-Kursdaten.

Verteilungsbewusste Koordinatenrepräsentation für die menschliche Pose-Schätzung.

Sammlung von Arbeiten zur Reduzierung von Modellgrößen oder zur Entwicklung von ASIC/FPGA-Beschleunigern für maschinelles Lernen.

[NeurIPS 2021] Überarbeitung von Raum-Zeit-Netzwerken mit verbesserter Speicherabdeckung für effiziente Video-Objektsegmentierung

R-Schnittstelle zu Torch

Code-Release für Non-stationary Transformers: Exploring the Stationarity in Time Series Forecasting (NeurIPS 2022), https://arxiv.org/abs/2205.14415

Eine umfassende Liste von Fachartikeln zur Dokumentenbild-Entzerrung

[WSDM'2024 Oral] SSLRec: Ein selbstüberwachtes Lern-Framework für Empfehlungssysteme.

Mensch-Fahrzeug-Simulator

Sammlung von wissenschaftlichen Arbeiten, Implementierungen, Datensätzen und Tools zur Community-Erkennung mittels Deep Learning und konventionellen Methoden

[ICML 2023] Die offizielle Implementierung des Papers "TabDDPM: Modelling Tabular Data with Diffusion Models"

Large Language & Foundation Models für Zeitreihen.

Deep Reinforcement Learning (PPO) im autonomen Fahren (Carla) [von Grund auf]

PyTorch-Implementierung eines bayesschen neuronalen Netzes [torchbnn].

Flame ist ein Open-Source multimodales KI-System zur Umwandlung von UI-Design-Mockups in hochwertigen React-Code. Es nutzt Vision-Language-Modelle und automatisierte Workflows, um die Lücke zwischen Design und Frontend-Entwicklung zu schließen.

Offizieller Code für das ECCV 2024 Paper — One-Shot Diffusion Mimicker für die Generierung handschriftlicher Texte

[AAAI2024] FontDiffuser: One-Shot-Schriftgenerierung mittels Denoising Diffusion mit Multi-Scale Content Aggregation und Style Contrastive Learning

🤖 Kuratierte Liste von AGI-Agenten.

Künstliches neuronales Netz.

Implementierung einer einzelnen Schicht des in Stable Diffusion 3 vorgeschlagenen MMDiT in Pytorch

Entdecken Sie vortrainierte Modelle für Deep Learning in MATLAB

CRSLab ist ein Open-Source-Toolkit zur Erstellung von Conversational Recommender Systems (CRS).

TorchANI 2.0 ist eine Open-Source-Bibliothek zur Unterstützung von Training, Entwicklung und Forschung von ANI-basierten neuronalen Netzwerken für interatomare Potenziale. Ursprünglich entwickelt und aktuell gepflegt von der Roitberg-Gruppe.