machine-learning

Maschinelles Lernen auf FPGAs mit HLS

SpikingJelly ist ein Open-Source-Deep-Learning-Framework für Spiking Neural Networks (SNN) basierend auf PyTorch.

Eine Node.js-CLI, die Ollama- und LM Studio-Modelle (Llava, Gemma, Llama usw.) nutzt, um Dateien anhand ihres Inhalts intelligent umzubenennen

Diffusionsmodelle in der medizinischen Bildgebung (Veröffentlicht im Journal Medical Image Analysis)

DIAMOND (DIffusion As a Model Of eNvironment Dreams) ist ein Reinforcement-Learning-Agent, trainiert in einem Diffusions-Weltmodell. NeurIPS 2024 Spotlight.

.NET for Apache® Spark™ macht Apache Spark™ für .NET-Entwickler einfach zugänglich.

Alles über Föderiertes Lernen, einschließlich Forschungspapieren, Büchern, Code, Tutorials, Videos und mehr

Keras-Modell eines NSFW-Detektors

Numerische Löser für Differentialgleichungen in JAX. Automatisch differenzierbar und GPU-fähig. https://docs.kidger.site/diffrax/

Leistungsstarke Inferenz-Bibliothek für ONNX-Dateien, geschrieben in C++. Sie kann Stable Diffusion XL 1.0 auf einem RPI Zero 2 (oder in 298 MB RAM) sowie Mistral 7B auf Desktops und Servern ausführen. ARM, x86, WASM, RISC-V werden unterstützt. Beschleunigt durch XNNPACK. Python-, C#- und JS(WASM)-Bindings verfügbar.

Ein lokales, OCR-freies Toolkit zur Extraktion unstrukturierter Daten, Markdown-Konvertierung und Leistungsbewertung. (https://idp-leaderboard.org/)

Lösungen zu den Übungen für Methoden des maschinellen Lernens, online lesbar unter: https://datawhalechina.github.io/statistical-learning-method-solutions-manual

Eine Proof-of-Concept-Jupyter-Erweiterung, die englische Abfragen in relevanten Python-Code umwandelt

Humanoid-Gym: Reinforcement Learning für humanoide Roboter mit Zero-Shot Sim2Real Transfer https://arxiv.org/abs/2404.05695

Ein Python-Paket für Bayes'sche Vorhersagen mit objektorientiertem Design und probabilistischen Modellen im Hintergrund.

Gemeinsames Arbeiten und Kennzeichnen von Daten aller Art, Bildern, Texten oder Dokumenten über eine einfache Web-Oberfläche oder Desktop-App.

Semantische Segmentierung von Luft- und Satellitenbildern. Extrahiert Merkmale wie: Gebäude, Parkplätze, Straßen, Wasser, Wolken

Das weltweit erste Open-Source-Face-Recognition-SDK für Windows und Linux (Gesichtserkennung, Gesichts-Landmark-Extraktion, Gesichts-Merkmals-Extraktion, Gesichts-Template-Matching).

Ein Python-Toolkit/eine Bibliothek für realitätszentriertes Machine/Deep Learning & Data Mining auf teilweise beobachteten Zeitreihen, mit über 50 SOTA-Neuronalen-Netzwerk-Modellen für wissenschaftliche Analyseaufgaben (Imputation, Klassifikation, Clustering, Vorhersage, Anomalieerkennung, Bereinigung) bei unvollständigen, industriellen, unregelmäßig abgetasteten multivariaten Zeitreihen mit NaN-Fehlwerten

Zeichnen von Bayes'schen Netzen, grafischen Modellen, Tensoren, technischen Frameworks und Illustrationen in LaTeX.

Python-Datenstromverarbeitung

Eine KI zur Musikgenerierung

Deep Learning und Online-Lernen mit Spike-basierten neuronalen Netzen in Python

Das RF- und Reverse-Engineering-Framework für jedermann. Folgen und mit ★ unterstützen!

:cloud: :rocket: :bar_chart: :chart_with_upwards_trend: Evaluierung des State of the Art in der KI

Der Python-Code zur Reproduktion der Illustrationen aus The Hundred-Page Machine Learning Book.

🤖 Eine Python-Bibliothek zum Lernen und Evaluieren von Knowledge Graph Embeddings

Bibliothek zum Trainieren von Machine-Learning-Modellen unter Wahrung der Privatsphäre für Trainingsdaten.

Eine Sammlung von über 1000 Übersichtsarbeiten zu Natural Language Processing (NLP) und Machine Learning (ML).

Ein Hochleistungs-Anime-Upscaler