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Lista de artículos sobre diseño de proteínas utilizando aprendizaje profundo

Rastreo de cualquier punto (TAP)

Optimización simbólica física.

Una lista curada de artículos destacados sobre destilación de conjuntos de datos y aplicaciones relacionadas.

Entrenamiento de modelos de PyTorch con privacidad diferencial

Integra modelos de deep learning para la clasificación de imágenes | Proyecto de aprendizaje/comparación/modificación mágica de Backbone

Implementación de GigaGAN, el nuevo SOTA GAN de Adobe. La culminación de casi una década de investigación en GANs

Aprendizaje profundo en Rust, con tensores verificados por forma y redes neuronales

Un marco de trabajo diferenciable para resolver EDP (PDE) aplicado al aprendizaje automático.

Biblioteca de inferencia de IA para TinyML

Un framework de aprendizaje profundo basado en PyTorch para la segmentación de imágenes médicas 2D/3D multimodales

Procesos gaussianos en TensorFlow

El almacén de datos de IA para esquemas, BLOBs y predicciones. Úsalo con tus aplicaciones o integra supervisión humana, flujo de trabajo de datos y catálogo de UI integrados para obtener el máximo valor de tus datos de IA.

fastdup es una herramienta potente y gratuita diseñada para generar rápidamente información valiosa a partir de conjuntos de datos de imágenes y videos. Ayuda a mejorar la calidad tanto de las imágenes como de las etiquetas, al tiempo que reduce significativamente los costos de operación de datos, todo con una escalabilidad inigualable.

Implementación utilizable en PyTorch de "Bootstrap Your Own Latent", aprendizaje autosupervisado de DeepMind

Una lista curada de excelentes artículos, librerías, conjuntos de datos y otros recursos sobre Speaker Diarization.

La biblioteca Petastorm permite el entrenamiento y evaluación distribuida o en máquina única de modelos de deep learning desde conjuntos de datos en formato Apache Parquet.

[ICCV 2023] Make-It-3D: Creación 3D de alta fidelidad a partir de una sola imagen con un prior de difusión

Una lista curada de artículos y recursos sobre detección de fraudes, anomalías y valores atípicos basados en grafos y Transformers.

Entrena modelos de IA de manera eficiente en imágenes médicas utilizando cualquier framework

Una lista seleccionada de conjuntos de datos de radar, detección, seguimiento y fusión

Implementación en PyTorch de varios métodos para aprendizaje continuo (XdG, EWC, SI, LwF, FROMP, DGR, BI-R, ER, A-GEM, iCaRL, Generative Classifier) en tres escenarios diferentes.

Un framework de despliegue de IA de alto rendimiento y fácil de usar.

Detección y reconocimiento de matrículas con yolov5. Soporta 12 tipos de matrículas chinas, incluidas las de doble capa.

Repositorio de código para redes de constantes de tiempo líquidas (LTC)

Zoo de modelos Core ML para iOS/macOS — modelos PyTorch convertidos a .mlpackage listos para usar, cada uno con un script de conversión y una aplicación de ejemplo SwiftUI. Repositorios hermanos cubren el framework Core AI de Apple (iOS/macOS 27) y LLMs en el dispositivo.

😎 Una lista actualizada y seleccionada de excelentes artículos, métodos y recursos sobre aprendizaje semisupervisado.

Un sistema de programación probabilística de propósito general con inferencia programable

Biblioteca de aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural independiente escrita en Go.