deep-learning

StudioGAN es una biblioteca de PyTorch que proporciona implementaciones de Redes Generativas Adversarias (GANs) representativas para la generación de imágenes condicionales/incondicionales.

Depuración, monitoreo y visualización para Python Machine Learning y Data Science

Caja de herramientas y banco de pruebas de la serie YOLO de OpenMMLab. Incluye implementaciones de RTMDet, RTMDet-Rotated, YOLOv5, YOLOv6, YOLOv7, YOLOv8, YOLOX, PPYOLOE, etc.

Implementación en PyTorch del libro de Qiu Xipeng "Neural Networks and Deep Learning: Cases and Practice"

[PyTorch] Paquete de modelos CTR basados en deep learning, fácil de usar, modular y extensible.

PennyLane es una plataforma de software cuántico de código abierto para computación cuántica, aprendizaje automático cuántico y química cuántica. Crea algoritmos cuánticos significativos, desde la inspiración hasta la implementación.

:fire: Notebooks de Machine Learning

🦦 Otter, un modelo multimodal basado en OpenFlamingo (versión de código abierto de Flamingo de DeepMind), entrenado en MIMIC-IT y que muestra una capacidad mejorada de seguimiento de instrucciones y aprendizaje en contexto.

Enlaces de .NET Standard para TensorFlow de Google para desarrollar, entrenar y desplegar modelos de Machine Learning en C# y F#.

Aprende a diseñar, desarrollar, desplegar e iterar aplicaciones de ML listas para producción.

Excelente trabajo sobre estimación/seguimiento de pose de manos

Investigación y desarrollo de deep learning acelerado

Una biblioteca para análisis de audio y música, y extracción de características.

GeoAI: Inteligencia Artificial para Datos Geoespaciales

Biblioteca de redes neuronales basada en JAX

Un repositorio creado para ayudar a quienes se están iniciando en el machine learning o se están preparando para estudiar. (Este repositorio está destinado a ayudar a quienes estén interesados en el estudio del machine learning)

Determined es una plataforma de machine learning de código abierto que simplifica el entrenamiento distribuido, el ajuste de hiperparámetros, el seguimiento de experimentos y la gestión de recursos. Funciona con PyTorch y TensorFlow.

Jittor es un marco de aprendizaje profundo de alto rendimiento basado en compilación JIT y metaoperadores.

ONNX-TensorRT: Backend de TensorRT para ONNX

Enlaces de recursos cuidadosamente seleccionados para ciencia de datos en un solo lugar

Construye un LLM moderno desde cero. Cada línea comentada. Explicado como si tuviéramos cinco años.

📚 Tutoriales de Jupyter notebook para OpenVINO™

Framework de código abierto de deep-learning para construir, entrenar y ajustar modelos de aprendizaje profundo utilizando métodos de Physics-ML de última generación.

Motor de ajedrez basado en redes neuronales de código abierto con aceleración por GPU y amplio soporte de hardware.

Este repositorio contiene una lista de lectura de artículos sobre predicción y pronóstico de series temporales (TSF) y espacio-temporales (STF). Estos artículos están categorizados principalmente según el tipo de modelo.

Repositorio de tutoriales en Jupyter notebook para impartir el curso de Deep Learning en la Universidad de Ámsterdam (MSc AI), Otoño 2023

DAMO-YOLO: un método de detección de objetos rápido y preciso con nuevas tecnologías, que incluyen backbones NAS, RepGFPN eficiente, ZeroHead, AlignedOTA y mejora de destilación.

Un sistema de E/S basado en Python de alto rendimiento para problemas de aprendizaje profundo grandes y pequeños, con sólido soporte para PyTorch.

Ejecuta modelos de IA cifrados de extremo a extremo.

Aísla voces, batería, bajo y otros componentes instrumentales de cualquier canción