deep-neural-networks

En este repositorio compartiré algunas notas y referencias útiles sobre el despliegue de modelos basados en aprendizaje profundo en producción.

Métrica LPIPS. pip install lpips

Algoritmos de predicción neuronal escalables y fáciles de usar.

Biblioteca de redes neuronales profundas oneAPI (oneDNN)

Estas son las notas manuscritas de Andrew Ng en Coursera.

¡Excelente proyecto para reclutamiento universitario, de otoño, de primavera y pasantías! Te guía para implementar desde cero una biblioteca de inferencia de aprendizaje profundo de alto rendimiento, compatible con la inferencia de modelos grandes como llama2, Unet, Yolov5, Resnet, etc.

DeepFill v1/v2 con atención contextual y convolución con puertas (gated convolution), CVPR 2018 e ICCV 2019 Oral

Biblioteca de redes neuronales basada en JAX

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.

Contador de FLOPs para redes neuronales en el framework PyTorch

Implementación en PyTorch del artículo de TabNet: https://arxiv.org/pdf/1908.07442.pdf

Lista de artículos, código y experimentos que utilizan deep learning para el pronóstico de series temporales

Una lista seleccionada de recursos para el aprendizaje con etiquetas ruidosas (Learning with Noisy Labels).

AIMET es una librería que proporciona técnicas avanzadas de cuantización y compresión para modelos de redes neuronales entrenados.

Red neuronal profunda para extraer información inteligente de documentos de facturas.

Biblioteca de PyTorch de aprendizaje profundo para predicción de series temporales, clasificación y detección de anomalías (originalmente para predicción de inundaciones).

El framework de ejecución de DNN más rápido en navegador web

🚀 Recursos de IA GRATIS: 🎓 Cursos, 👷 Empleos, 📝 Blogs, 🔬 Investigación en IA y muchos más, ¡para todos!

Implementación de "BitNet: Scaling 1-bit Transformers for Large Language Models" en PyTorch.

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

Los 200 principales repositorios de deep learning en GitHub ordenados por número de estrellas.

Colección de notebooks de Google Colaboratory para experimentos rápidos y sencillos.

Una biblioteca y plataforma de evaluación de PyTorch para la investigación de compresión de extremo a extremo.

Ejemplo de aprendizaje automático con TensorFlow para Android (compilación de TensorFlow para Android)

PointCNN: Convolución en puntos transformados en X (NeurIPS 2018)

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.

TensorFlow Object Counting API es un framework de código abierto construido sobre TensorFlow y Keras que facilita el desarrollo de sistemas de conteo de objetos

Backend de Tensorflow para ONNX.

Una colección de recursos sobre aplicaciones de Transformers en imágenes médicas.

Framework de secuencia a secuencia enfocado en traducción automática neuronal basado en PyTorch