neural-networks

Notas y soluciones de ejercicios de la Parte I del libro: "Hands-On ML with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems" de Aurelien Geron

Motor de OCR para todos los idiomas

Red neuronal convolucional 3D multi-escala eficiente para la segmentación de exploraciones médicas 3D

Código y material complementario para el libro Deep Learning and the Game of Go.

Un marco de conjunto unificado para PyTorch para mejorar el rendimiento y la robustez de tu modelo de aprendizaje profundo.

Tutoriales relacionados con IA. Accede a cualquiera de ellos de forma gratuita → https://towardsai.net/editorial

Implementación oficial de "ADBench: Anomaly Detection Benchmark", NeurIPS 2022.

Entrenamiento de modelos neuronales con señales estructuradas

Modelos ligeros para segmentación semántica en tiempo real en PyTorch (incluye SQNet, LinkNet, SegNet, UNet, ENet, ERFNet, EDANet, ESPNet, ESPNetv2, LEDNet, ESNet, FSSNet, CGNet, DABNet, Fast-SCNN, ContextNet, FPENet, etc.)

Todas las hojas de referencia de Stanford: Inteligencia Artificial, Transformers, LLMs, Deep Learning, Machine Learning, Probabilidades, Estadística, Álgebra y Cálculo.

Análisis de supervivencia con PyTorch

Campo aleatorio condicional (de cadena lineal) en PyTorch.

Una biblioteca de Python para crear y simular modelos cerebrales a gran escala

Arquitecturas de capas implícitas preconstruidas con retropropagación O(1), soporte para GPU y solucionadores de ecuaciones diferenciales rígidas y no rígidas, que demuestran métodos de aprendizaje automático científico (SciML) y aprendizaje automático informado por la física

JAX en JavaScript: biblioteca de ML para la web, ejecutándose en WebGPU y Wasm.

Mejora de imágenes con Javascript e IA. Aumenta la resolución, retoca, elimina ruido y más. Código abierto, compatible con navegador y Node, bajo licencia MIT.

Ejemplos en MatLab/Octave de algoritmos populares de machine learning con explicaciones de código y matemáticas.

Una herramienta para la planificación retrosintética.

Este repositorio es la base de un curso impulsado por la comunidad sobre visión artificial con redes neuronales. Siéntase libre de unirse a nosotros en el Discord de Hugging Face: hf.co/join/discord

Proyectos de IA.

Herramienta de diseño molecular por IA para diseño de novo, scaffold hopping, reemplazo de grupos R, diseño de linkers y optimización de moléculas.

Lista de artículos relacionados con la cuantización de redes neuronales en conferencias y revistas de IA recientes.

Marco de trabajo de detección de objetos Darknet/YOLO

Aprendizaje profundo descriptivo.

Implementación desde cero de un modelo de lenguaje de mezcla dispersa de expertos inspirado en makemore de Andrej Karpathy.

Ejecuta modelos de TensorFlow en C++ sin instalación y sin Bazel

Un libro completo sobre redes neuronales y modelos de lenguaje extenso en PNL.

Redes neuronales informadas por la física (PINN) para modelado avanzado.

Una biblioteca para resolver ecuaciones diferenciales mediante redes neuronales basada en PyTorch, utilizada por múltiples grupos de investigación en todo el mundo, incluido el IACS de Harvard.

Biblioteca de Python para modelado bayesiano eficiente con aprendizaje profundo (deep learning).