neural-networks

Machine-Learning-Inferenz-Engine für Mikrocontroller und eingebettete Geräte

Elegantes und performantes Deep Learning

Colab Notebooks zu Deep-Learning-Werkzeugen für die Vorhersage und das Design biomolekularer Strukturen

End-to-End Molecular Dynamics (MD) Engine mit PyTorch

Eine einfache probabilistische Programmiersprache.

Eine Go (golang) Bibliothek, die microsoft/onnxruntime umschließt.

Algorithmen des maschinellen Lernens für Vielteilchen-Quantensysteme

Dataset Management Framework, eine Python-Bibliothek und ein CLI-Tool zum Erstellen, Analysieren und Verwalten von Computer-Vision-Datensätzen.

Tutorials zu Physics Informed Machine Learning (Pytorch und Jax)

Einführung in die Schlüsselkonzepte der Quantenprogrammierung sowie Tutorials und Implementierungen aus der aktuellen Quantencomputing-Forschung.

Nichtlineare Optimierung (Nullstellensuche, kleinste Quadrate, ...) in JAX+Equinox. https://docs.kidger.site/optimistix/

Python-Bibliothek zur Gesichtsanalyse mit PyTorch

Deep Learning Simplified ist ein Open-Source-Repository mit Deep-Learning-Projekten für Einsteiger bis Fortgeschrittene, die ihre Reise im Bereich Deep Learning beginnen möchten.

Informationen zum neumorphen Entwicklungsprozess für VLSI-Systeme (Very Large Scale Integration), die elektronische Analogschaltungen zur Nachahmung neurobiologischer Architekturen enthalten.

Python-Implementierung von soft-DTW.

DEPRECATED, jetzt in sktime enthalten – Begleitpaket für Deep Learning auf Basis von TensorFlow.

AAAI 2024 Papers: Eine umfassende Sammlung innovativer Forschungsarbeiten einer der führenden Konferenzen für künstliche Intelligenz, inklusive Code-Implementierungen.

Lösung von Vorwärts- und Umkehrproblemen partieller Differentialgleichungen mittels physikinformierter neuronaler Netze auf Basis finiter Basen (FBPINNs)

Ein flexibles, adaptives Klassifizierungssystem für dynamische Textklassifizierung

Sammlung kostenloser Lektüre zu Machine Learning

Eine Sammlung von Rezepten zur Bayes'schen Datenanalyse mit PyMC3

Plattformübergreifende C++-Bibliothek für optimierte maschinelle Übersetzung auf Consumer-Geräten.

Fantastische Forschungsarbeiten, Quantisierung, Tools und Lernmaterialien zur Komprimierung von Machine-Learning-Modellen.

Supervisely SDK für Python – eine komfortable Möglichkeit zur Automatisierung, Anpassung und Erweiterung der Supervisely-Plattform für Computer-Vision-Aufgaben.

Open-Source-Framework für Unsicherheits- und Deep-Learning-Modelle in PyTorch 🌱

Bayesian Deep Learning: Ein Überblick

Transformer-Netzwerk zur Vorhersage der verbleibenden Nutzungsdauer von Lithium-Ionen-Batterien

IBM Analog Hardware Acceleration Kit.

Lightwood ist wie Lego für Machine Learning.

[CVPR 2023] Official repository for downloading, processing, visualizing, and training models on the ARCTIC dataset.