tensorflow

La implementación de ANPR / ALPR más rápida del mundo para CPUs, GPUs, VPUs y NPUs mediante deep learning (Tensorflow, Tensorflow lite, TensorRT, OpenVX, OpenVINO). Soporta múltiples conjuntos de caracteres (latino, coreano, chino), sistemas operativos (Jetson, Android, Raspberry Pi, Linux, Windows) y arquitecturas (ARM, x86).

Extensiones de conjuntos de datos, streaming y sistemas de archivos mantenidas por TensorFlow SIG-IO

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

Código para el artículo "Optimización de descarga de computación para computación de borde móvil asistida por UAV: un enfoque de gradiente de política determinista profundo"

Revisión de modelos preentrenados para el procesamiento de lenguaje natural en chino (MacBERT).

Resumen de aprendizaje de JavaScript: características avanzadas, estructuras de datos, patrones de diseño, TypeScript, Vue, Angular, React, Node, Webpack, Weex, mini programas, TensorFlow... ¡JavaScript es el mejor lenguaje del mundo!

Un lenguaje de programación probabilística simple.

Un marco de trabajo de ML en C sin dependencias, con una API moderna en Python para un control total sobre la ejecución y la memoria.

Una hoja de ruta de Full Stack ML (Machine Learning) que abarca el aprendizaje de las habilidades y tecnologías necesarias para dominar todos los aspectos del aprendizaje automático, incluyendo la recopilación y preprocesamiento de datos, desarrollo de modelos, despliegue y mantenimiento.

Exporta modelos de Hugging Face a Core ML y TensorFlow Lite.

Deep Learning on Flink tiene como objetivo integrar Flink con marcos de trabajo de aprendizaje profundo (como TensorFlow, PyTorch, etc.) para permitir el entrenamiento y la inferencia de aprendizaje profundo distribuido en un clúster de Flink

Seguidores de múltiples objetos en Python

Un modelo de aprendizaje profundo rápido para escalar videos de baja resolución a alta resolución a 30 fps

Una colección de algoritmos de vanguardia para el entrenamiento, servicio e interpretación de modelos de Decision Forest en Keras.

De cero a experto en IA

Reconocimiento de voz sin conexión con OpenAI Whisper y TensorFlow Lite para Android

Script de TensorFlow

Implementación de algoritmos de Aprendizaje por Refuerzo Inverso (IRL) en Python/Tensorflow. Deep MaxEnt, MaxEnt, LPIRL.

[JMLR 2023] Quantus es un kit de herramientas de IA explicable para la evaluación responsable de explicaciones de redes neuronales.

Biblioteca para entrenar, evaluar, interpretar y poner en producción modelos de bosque de decisión, como Random Forest y Gradient Boosted Decision Trees.

Este repositorio incluye tutoriales sobre cómo utilizar las API de TensorFlow estimator para realizar diversas tareas de ML de forma sistemática y estandarizada.

Modelo ELECTRA preentrenado para coreano.

Complemento de Flutter para TensorFlow Lite.

Utilidades y herramientas adicionales para extender TensorFlow en la construcción de sistemas de recomendación, aportadas y mantenidas por SIG Recommenders.

Kaggle Data Science Bowl 2017

Keras beit, caformer, CMT, CoAtNet, convnext, davit, dino, efficientdet, edgenext, efficientformer, efficientnet, eva, fasternet, fastervit, fastvit, flexivit, gcvit, ghostnet, gpvit, hornet, hiera, iformer, inceptionnext, lcnet, levit, maxvit, mobilevit, moganet, nat, nfnets, pvt, swin, tinynet, tinyvit, uniformer, volo, vanillanet, yolor, yolov7, yolov8, yolox, gpt2, llama2, alias kecam

Teoría, artículos y presentaciones sobre reconocimiento de voz

Implementación de codificación posicional 1D, 2D y 3D en Pytorch y TensorFlow

Herramienta de generación de datos de entrenamiento de ML basada en visión artificial

Clasificación de descripciones de delitos de San Francisco de Kaggle en 39 categorías. Modelo construido con CNN, RNN (GRU y LSTM) y Word Embeddings en Tensorflow.