neural-networks

Notizen und Übungslösungen zu Teil I des Buches: „Hands-On ML with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems“ von Aurelien Geron

OCR-Engine für alle Sprachen

Effizientes multiskalares 3D-Faltungsneuronennetzwerk zur Segmentierung medizinischer 3D-Scans

Code und weiteres Material für das Buch „Deep Learning and the Game of Go“

Ein einheitliches Ensemble-Framework für PyTorch zur Verbesserung der Leistung und Robustheit Ihres Deep-Learning-Modells.

KI-bezogene Tutorials. Greife kostenlos auf alle zu → https://towardsai.net/editorial

Offizielle Implementierung von "ADBench: Anomaly Detection Benchmark", NeurIPS 2022.

Training neuronaler Modelle mit strukturierten Signalen.

Leichte Modelle für die semantische Echtzeit-Segmentierung in PyTorch (einschließlich SQNet, LinkNet, SegNet, UNet, ENet, ERFNet, EDANet, ESPNet, ESPNetv2, LEDNet, ESNet, FSSNet, CGNet, DABNet, Fast-SCNN, ContextNet, FPENet usw.)

Alle Stanford-Spickzettel: Künstliche Intelligenz, Transformers, LLMs, Deep Learning, Machine Learning, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Statistik, Algebra und Analysis.

Überlebenszeitanalyse mit PyTorch.

(Linear-chain) Conditional Random Field in PyTorch.

Eine Python-Bibliothek zum Erstellen und Simulieren groß angelegter Gehirnmodelle

Vorgefertigte Architekturen impliziter Schichten mit O(1)-Backprop, GPUs und steifen sowie nicht-steifen DE-Solvern, die wissenschaftliches maschinelles Lernen (SciML) und physik-informierte Methoden des maschinellen Lernens demonstrieren

JAX in JavaScript – ML-Bibliothek für das Web, läuft auf WebGPU & Wasm

Bilder mit Javascript und KI verbessern. Auflösung erhöhen, retuschieren, entrauschen und mehr. Open Source, kompatibel mit Browser & Node, MIT-Lizenz.

🤖 MATLAB/Octave-Beispiele gängiger Machine-Learning-Algorithmen mit Codebeispielen und mathematischen Erklärungen

Ein Tool für die retrosynthetische Planung

Dieses Repository ist die Basis für einen von der Community getragenen Kurs über Computer Vision mit neuronalen Netzen. Tritt gerne unserem Hugging Face Discord bei: hf.co/join/discord

KI-Projekte

KI-Tool für das molekulare Design für De-novo-Design, Scaffold-Hopping, R-Gruppen-Ersatz, Linker-Design und Molekülobservierung.

Liste von Artikeln zur Quantisierung neuronaler Netze auf aktuellen KI-Konferenzen und in Fachzeitschriften.

Darknet/YOLO-Objekterkennungs-Framework

Deskriptives Deep Learning

Implementierung eines Sparse Mixture of Experts-Sprachmodells von Grund auf, inspiriert von Andrej Karpathys makemore :)

TensorFlow-Modelle in C++ ohne Installation und ohne Bazel ausführen

Ein umfassendes Buch über neuronale Netze und große Sprachmodelle in der NLP

Physik-informierte neuronale Netze für fortgeschrittene Modellierung

Eine Bibliothek zum Lösen von Differentialgleichungen mithilfe neuronaler Netze auf Basis von PyTorch, die von mehreren Forschungsgruppen weltweit, darunter an der Harvard IACS, verwendet wird.

Eine Python-Bibliothek für effiziente Bayes-Modellierung mit Deep Learning