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Un conjunto de notebooks y otros archivos que te ayudarán a aprender IA desde cero.

Algoritmos concisos y elegantes escritos en Julia

Una biblioteca primitiva para redes neuronales

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Software de ML Arm NN.

Entrena al 94% en CIFAR-10 en menos de 6.3 segundos en una sola A100. O ~95.79% en ~110 segundos (¡o menos!)

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IA multimodal de bolsillo para la comprensión y generación de contenido en textos multilingües, imágenes y próximamente video, hasta 5 veces más rápida que OpenAI CLIP y LLaVA.

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Diagramas para visualizar la arquitectura de redes neuronales.

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Investigación sobre aprendizaje profundo tabular: artículos y paquetes

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Aprendizaje activo para revisiones sistemáticas.

Blog técnico sobre algoritmos de aprendizaje automático en Python, con contenido original y práctica de código. Para más contenido, siga la cuenta oficial de WeChat "算法进阶".

Universidad de código abierto de aprendizaje automático.

Un método en tiempo real que estima la pose humana en 3D directamente en el formato Bio Vision Hierarchy (BVH), a partir de estimaciones de articulaciones corporales en 2D obtenidas de imágenes monoculares en color. Nuestras contribuciones incluyen: (a) Una representación de pose 2D NSRM novedosa y compacta. (b) Un clasificador de orientación del cuerpo humano y un conjunto de modelos ajustados a la orientación.

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Implementación en Rust puro de un Generative Pretrained Transformer minimalista.

SchNetPack: Redes neuronales profundas para sistemas atomísticos.

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El repositorio contiene scripts y notebooks relacionados con estadística, aprendizaje automático, redes neuronales, aprendizaje profundo, PNL, métodos numéricos y automatización.