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Tema · autoencoder

autoencoder

Repositorios de código abierto monitorizados etiquetados con autoencoder, ordenados por estrellas.

Repositorios
8
Estrellas totales
8323
Estrellas de media
1040
Proporción
0,00%

Temas que aparecen con frecuencia junto a autoencoder en un mismo repositorio.

Emergentes recientes

Repositorios creados en los últimos 90 días, etiquetados con autoencoder.

No hay repositorios nuevos con este tema en los últimos 90 días.

  • Deep Learning Avanzado con Keras, publicado por Packt

    2023+2Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • deepsvg@alexandre01

    [NeurIPS 2020] Código oficial para el artículo "DeepSVG: A Hierarchical Generative Network for Vector Graphics Animation". Incluye una biblioteca de PyTorch para aprendizaje profundo con datos SVG.

    1163-1Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • diffae@konpatp

    Implementación oficial de Diffusion Autoencoders

    969+0Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • Plantilla de proyecto con separación de frontend y backend que combina Laravel 6 y vue-element-admin. Incluye API, panel de administración, mini-programas y cuenta oficial de WeChat. Ideal para proyectos de outsourcing o desarrollo propio. Incluye gestión de usuarios y permisos, gestión de logs, integración de inicio de sesión de terceros, implementación de WebSocket mediante GatewayWorker para notificaciones en tiempo real, chat, servicio al cliente y generación automática de código.

    966+0Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • LaTeXSnipper@SakuraMathcraft

    Espacio de trabajo matemático para reconocimiento de fórmulas y edición de Office | Conversión de escritura a mano y PDF a LaTeX/Markdown, con tecnología de MathCraft OCR y MathLive

    903+31Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • ad_examples@shubhomoydas

    Una colección de métodos de detección de anomalías (basados en puntos/iid, grafos y series temporales) que incluye aprendizaje activo para la detección/descubrimiento de anomalías, minería de reglas bayesianas y descripción para diversidad/explicación/interpretabilidad. Análisis de incorporación de retroalimentación de etiquetas con detectores de conjunto y basados en árboles. Incluye ataques adversarios con Graph Convolutional Network.

    873+0Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • time-series-autoencoder@JulesBelveze

    Autoencoder LSTM de doble atención en PyTorch para series temporales multivariantes.

    714-1Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • focal-frequency-loss@EndlessSora

    [ICCV 2021] Pérdida de frecuencia focal para la reconstrucción y síntesis de imágenes.

    713+3Variación de estrellas de los últimos 7 días
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