deep-learning

Un paquete flexible para aprendizaje profundo multimodal que combina datos tabulares con texto e imágenes mediante modelos Wide and Deep en Pytorch.

🏆 Una galería clasificada de increíbles aplicaciones de streamlit creadas por la comunidad

Implementación del framework de entrenamiento propuesto en Self-Rewarding Language Model, de MetaAI

Una biblioteca de tensores rápida, ergonómica y portátil en Nim, enfocada en aprendizaje profundo para CPU, GPU y dispositivos embebidos mediante backends de OpenMP, Cuda y OpenCL.

Este repositorio es la implementación oficial de Disentangling Writer and Character Styles for Handwriting Generation (CVPR 2023)

MulimgViewer es un visor de imágenes múltiple que permite abrir varias imágenes en una sola interfaz, facilitando la comparación y el ensamblaje de imágenes.

[pip install medmnist] 18 conjuntos de datos estandarizados para la clasificación de imágenes biomédicas 2D y 3D

Implementación en Pytorch de Transfusion, "Predecir el siguiente token y difundir imágenes con un modelo multimodal", de MetaAI

Ajuste fino de LLM en tu Mac con Apple Silicon. SFT, DPO, GRPO, Vision, TTS, STT, Embedding y ajuste fino de OCR, de forma nativa en MLX. API compatible con Unsloth.

Tensores, para consumo humano

Plataforma de inteligencia artificial para StarCraft II con entrenamiento distribuido a gran escala y agentes de nivel gran maestro.

Un framework de código abierto para modelos de lenguaje extenso con base de conocimientos.

Implementaciones de RL.

Implementación en Pytorch de Modelos de Difusión de Video, el nuevo artículo de Jonathan Ho que extiende los DDPMs a la generación de video

Awesome-TensorFlow-Chinese, una selección de recursos de TensorFlow en chino: sitio web oficial, tutoriales de instalación, guías de inicio, tutoriales en video, proyectos prácticos y rutas de aprendizaje.

[ICLR'23 Spotlight] El primer preentrenamiento exitoso estilo BERT/MAE en cualquier red convolucional; implementación en PyTorch de "Designing BERT for Convolutional Networks: Sparse and Hierarchical Masked Modeling".

Framework basado en PyTorch para resolver problemas de optimización paramétrica con restricciones, identificación de sistemas informados por la física y control predictivo basado en modelos paramétricos.

Caja de herramientas de código abierto para el análisis visual de moda basado en PyTorch.

Biblioteca de detección de anomalías en series temporales no supervisada

Una lista curada de artículos que cubren las mejores prácticas de ingeniería de software para crear aplicaciones de machine learning.

Una biblioteca primitiva para redes neuronales

Bases de IA para ingenieros de software.

Uso de modelos de difusión para segmentar/reconstruir órganos a partir de imágenes médicas [Artículo más influyente de AAAI]

Aprendizaje por refuerzo profundo para la navegación de robots móviles en el simulador ROS Gazebo. Utilizando la red neuronal Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3), un robot aprende a navegar hacia un punto objetivo aleatorio en un entorno simulado mientras evita obstáculos.

Bienvenido al libro de Deep Learning basado en física v0.3: la edición GenAI

Detección de emociones faciales en tiempo real mediante aprendizaje profundo

El Medical Detection Toolkit contiene implementaciones 2D y 3D de detectores de objetos frecuentes como Mask R-CNN, Retina Net, Retina U-Net, así como un framework de entrenamiento e inferencia enfocado en el manejo de imágenes médicas.

[ICASSP 2024] 🍵 Matcha-TTS: Una arquitectura de TTS rápida con conditional flow matching.

Estimación de la pose de la cabeza humana en tiempo real con ONNXRuntime y OpenCV.

Hoja de ruta y recursos para programación de bajo nivel.