deep-neural-networks

Autoencoder variacional implementado en tensorflow y pytorch (incluyendo flujo autorregresivo inverso)

Diagramas para visualizar la arquitectura de redes neuronales.

Poda de canales para acelerar redes neuronales muy profundas (ICCV'17)

Una biblioteca de PyTorch para métodos de ataque y defensa adversarios en imágenes y grafos

Repositorio complementario para GANs in Action: Deep learning with Generative Adversarial Networks

[ICML2024 (Oral)] Implementación oficial en PyTorch de DoRA: Weight-Decomposed Low-Rank Adaptation

Implementación independiente del framework para métodos de saliency de última generación (XRAI, BlurIG, SmoothGrad y más)

Aprende deep learning con tensorflow 2.0, keras y python a través de esta serie completa de tutoriales. Aprende deep learning desde cero. Serie de deep learning para principiantes. Tutoriales de tensorflow, tutorial de tensorflow 2.0, tutorial de deep learning en python.

Libro de preguntas y respuestas sobre Machine Learning.

Un compilador poliédrico para expresar algoritmos de procesamiento paralelo de datos rápidos y portables.

Colección de métodos recientes sobre compresión y aceleración de redes neuronales (profundas)

Compresión de datos en TensorFlow

Detecta el lenguaje de programación de un código fuente

Stack de ADAS de nivel 2 gratuito y de código abierto impulsado por tecnología de IA de extremo a extremo

TinyNeuralNetwork es un framework de compresión de modelos de aprendizaje profundo eficiente y fácil de usar.

Una lista curada de DATASETS, CODEBASES y PAPERS sobre Multi-Task Learning (MTL), desde la perspectiva del Machine Learning.

Este repositorio contiene una colección de encuestas, conjuntos de datos, artículos y códigos para la estimación de incertidumbre predictiva en modelos de aprendizaje profundo.

Aprendizaje profundo descriptivo.

Ejemplo de machine learning con TensorFlow Lite para Android

Un intérprete de lenguaje de señas que utiliza una transmisión de video en vivo desde la cámara.

Una biblioteca sencilla para crear redes neuronales complejas

Ejemplo de predicción de múltiples series temporales multivariadas con redes neuronales recurrentes LSTM en Python usando Keras.

NeuPy es una biblioteca de Python basada en Tensorflow para la creación de prototipos y construcción de redes neuronales.

Una lista curada (y actualizada) de recursos para el aprendizaje con etiquetas ruidosas

Framework de evaluación comparativa de voz a texto.

Artículos, código y conjuntos de datos sobre aprendizaje profundo para detección de objetos 3D.

Predicción de precios de acciones mediante una red neuronal LSTM (memoria a largo plazo) de TensorFlow para pronósticos de series temporales

ML-capsule es un proyecto para principiantes y entusiastas de la ciencia de datos que no cuentan con un mentor y desean aprender Machine Learning. A través de este repositorio, pueden aprender ML, DL y tecnologías relacionadas mediante proyectos del mundo real para prepararse para entrevistas.

Este repositorio contiene el código de evaluación para el artículo "MMMU: A Massive Multi-discipline Multimodal Understanding and Reasoning Benchmark for Expert AGI".

Animación automática de personajes 3D mediante técnicas de estimación de pose y generación de puntos de referencia