deep-neural-networks

In diesem Repository teile ich nützliche Notizen und Referenzen zur Bereitstellung von Modellen für Deep Learning in der Produktion.

LPIPS-Metrik. pip install lpips

Skalierbare und benutzerfreundliche neuronale :brain: Prognosealgorithmen.

oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN)

Dies sind handgeschriebene Notizen zu Kursen von Andrew Ng auf Coursera.

Implementiere Schritt für Schritt eine hochleistungsfähige Deep-Learning-Inferenzbibliothek, die Modelle wie Llama2, Unet, Yolov5, Resnet und andere unterstützt.

DeepFill v1/v2 mit Contextual Attention und Gated Convolution, CVPR 2018 und ICCV 2019 Oral

JAX-basierte Bibliothek für neuronale Netze

Dieses Repository enthält eine Leseliste von Fachartikeln zu Zeitreihenvorhersagen (TSF) und raum-zeitlichen Vorhersagen (STF). Diese Artikel sind hauptsächlich nach Modelltyp kategorisiert.

Flops-Zähler für neuronale Netze im PyTorch-Framework

PyTorch-Implementierung des TabNet-Forschungsaufsatzes: https://arxiv.org/pdf/1908.07442.pdf

Sammlung von Artikeln, Code und Experimenten zum Deep Learning für Zeitreihenprognosen

Eine kuratierte Liste von Ressourcen zum Lernen mit verrauschten Labels (Learning with Noisy Labels)

AIMET ist eine Bibliothek, die erweiterte Quantisierungs- und Kompressionstechniken für trainierte neuronale Netzwerke bereitstellt.

Deep Neural Network zur Extraktion intelligenter Informationen aus Rechnungsdokumenten.

Deep-Learning-PyTorch-Bibliothek für Zeitreihenvorhersage, Klassifizierung und Anomalieerkennung (ursprünglich für Hochwasservorhersagen).

Das schnellste DNN-Ausführungsframework im Webbrowser

🚀 KOSTENLOSE KI-Ressourcen – 🎓 Kurse, 👷 Jobs, 📝 Blogs, 🔬 KI-Forschung und vieles mehr – für alle!

Implementierung von „BitNet: Scaling 1-bit Transformers for Large Language Models“ in PyTorch

Deep Learning in Rust mit formgeprüften Tensoren und neuronalen Netzen

Die 200 beliebtesten Deep-Learning-GitHub-Repositories sortiert nach Sternen

Sammlung von Google-Colaboratory-Notebooks für schnelle und einfache Experimente.

Eine PyTorch-Bibliothek und Evaluierungsplattform für End-to-End-Komprimierungsforschung

Android TensorFlow Machine Learning-Beispiel (Erstellen von TensorFlow für Android)

PointCNN: Faltung auf X-transformierten Punkten (NeurIPS 2018)

Das Medical Detection Toolkit enthält 2D- und 3D-Implementierungen gängiger Objekterkenner wie Mask R-CNN, Retina Net, Retina U-Net sowie ein Trainings- und Inferenz-Framework für medizinische Bilder.

🚀 Die TensorFlow Object Counting API ist ein auf TensorFlow und Keras basierendes Open-Source-Framework, das die Entwicklung von Objektzählsystemen erleichtert!

TensorFlow-Backend für ONNX

Eine Sammlung von Ressourcen zu Anwendungen von Transformers in der medizinischen Bildgebung.

Sequence-to-Sequence-Framework mit Fokus auf neuronale maschinelle Übersetzung basierend auf PyTorch