tensorflow

Chinesischer Sprachverständnis-Evaluierungsbenchmark: Datensätze, Baselines, vortrainierte Modelle, Korpora und Bestenliste

⚡️SwanLab – ein Open-Source- und modern gestaltetes Tool zur Nachverfolgung und Visualisierung von KI-Trainings. Unterstützt Cloud- und Self-Hosted-Nutzung. Integriert mit PyTorch, Transformers, verl, LLaMA Factory, ms-swift, Ultralytics, MMEngine, Keras usw.

State-of-the-Art-Verarbeitung natürlicher Sprache

🔥 Eine Bibliothek zum intelligenten Zuschneiden von Bildern, die Ränder erkennen und das zugeschnittene Bild korrigieren kann. Ein intelligentes Framework zum Zuschneiden von Bildern, das automatisch Ränder erkennt, die Auswahl manuell anpasst und die Auswahl mithilfe von Perspektivtransformationen zuschneidet und korrigiert; geeignet für das Zuschneiden von Fotos wie Personalausweisen, Visitenkarten, Dokumenten usw.

Eine umfassende Liste von Deep Learning-, Künstliche Intelligenz- und Machine Learning-Tutorials – schnell expandierend in Bereiche wie KI, Deep Learning, Maschinelles Sehen, NLP und branchenspezifische Bereiche wie Klima, Energie, Automobil, Einzelhandel, Pharma, Medizin, Gesundheitswesen, Politik, Ethik und mehr.

Ein zielplattformunabhängiger, MLIR-basierter Compiler- und Laufzeit-Toolkit für maschinelles Lernen.

DeepVariant ist eine Analyse-Pipeline, die ein tiefes neuronales Netz nutzt, um genetische Varianten aus Next-Generation-DNA-Sequenzierungsdaten zu bestimmen.

KI-Infra / KI-Orchestrierung / KI-Control-Plane

🧠💬 Artikel, die ich über maschinelles Lernen geschrieben habe, archiviert von MachineCurve.com.

Hier erhalten Sie alle Grundlagen des Quantum Machine Learning, Algorithmen, Lernmaterialien, Projekte und Beschreibungen von Projekten aus dem Web

Automatisierter Roboter für chinesische klassische Poesie, basierend auf der TensorFlow 1.10 API, aktiv gewartet und aktualisiert.

Eine Implementierung des AlphaZero-Algorithmus für Gomoku (auch Fünf in einer Reihe genannt).

🔥 TensorFlow-Code für den technischen Bericht: „YOLOv3: An Incremental Improvement“

🛠 All-in-One webbasierte IDE, spezialisiert auf Machine Learning und Data Science.

Eine Bibliothek für Transfer Learning durch Wiederverwendung von Teilen von TensorFlow-Modellen.

Open-Source-Hardware- und Software-Plattform zum Bau eines autonomen Kleinwagen-Modells.

Selbstgehostete, rein lokale NVR- und KI-Computer-Vision-Software. Mit Funktionen wie Objekterkennung, Bewegungserkennung, Gesichtserkennung und mehr bietet sie Ihnen die Möglichkeit, Ihr Zuhause, Ihr Büro oder jeden anderen Ort zu überwachen.

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

Fotorealistische Einzelbild-Super-Resolution mittels eines Generative Adversarial Network

PennyLane ist eine Open-Source-Quantensoftwareplattform für Quantencomputing, Quanten-Maschinelles-Lernen und Quantenchemie. Erstellen Sie aussagekräftige Quantenalgorithmen, von der Inspiration bis zur Implementierung.

.NET Standard Bindings für Googles TensorFlow zur Entwicklung, zum Training und zur Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen in C# und F#.

Tensorforce: eine TensorFlow-Bibliothek für angewandtes Reinforcement Learning

Ein Repository zur Unterstützung von Einsteigern im Bereich Machine Learning oder Personen, die eine Lerngruppe vorbereiten.

Ein Repository für Dokumenten-KI

Determined ist eine Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen, die verteiltes Training, Hyperparameter-Tuning, Experimentverfolgung und Ressourcenverwaltung vereinfacht. Funktioniert mit PyTorch und TensorFlow.

[Captcha-Erkennung - Training] Dieses Projekt basiert auf CNN/ResNet/DenseNet+GRU/LSTM+CTC/CrossEntropy zur Realisierung der Captcha-Erkennung. Dieses Projekt dient nur dem Modelltraining.

Winziges, schnörkelloses, in sich geschlossenes Tensorflow- und ONNX-Inferenztool.

TF-Agents: Eine zuverlässige, skalierbare und benutzerfreundliche TensorFlow-Bibliothek für Contextual Bandits und Reinforcement Learning.

Sandbox zum Trainieren von Deep-Learning-Netzwerken

Eine Python-Toolbox zum Erstellen von Adversarial Examples, die neuronale Netze in PyTorch, TensorFlow und JAX täuschen