tensorflow

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

Un framework para utilizar LSTM en la detección de anomalías en series temporales multivariantes. Incluye datos de anomalías de naves espaciales y experimentos de las misiones Mars Science Laboratory y SMAP.

💁 Impresionante colección de modelos Transformers para procesamiento de lenguaje natural que contiene artículos, videos, blogs, repositorio oficial junto con cuadernos de Colab. 🛫☑️

Una librería de Deep Learning para la clasificación de tareas (señales) de EEG, basada en TensorFlow.

Ejemplos para los Intel® oneAPI Toolkits

Una biblioteca ligera de solo cabecera para usar modelos de Keras (TensorFlow) en C++.

:computer: Aprende a hacer que las máquinas aprendan para que no tengas que esforzarte en programarlas; La lista definitiva

Ejemplos y herramientas para Windows ML.

TensorFlow 101: Introducción al aprendizaje profundo

Redes neuronales de tiempo continuo de forma cerrada.

Coloreado de imágenes en blanco y negro mediante aprendizaje profundo.

Escala una imagen por un factor de 4 mientras genera detalles fotorrealistas.

Reconocimiento de gestos mediante CNN. Implementado en Keras + Tensorflow/Theano + OpenCV.

Aprendizaje rápido y sencillo de estructuras de redes profundas con recursos limitados

Métodos de interpretabilidad para modelos de tf.keras con Tensorflow 2.x

Código fuente del libro "Reinforcement Learning: Theory and Python Implementation"

Entrenamiento de modelos neuronales con señales estructuradas

:zap: TensorFlowASR: Reconocimiento automático de voz casi de última generación en TensorFlow 2. Idiomas compatibles que pueden usar caracteres o subpalabras

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

Una herramienta para convertir archivos ONNX a LiteRT/TFLite/TensorFlow, código nativo de PyTorch (nn.Module), TorchScript (.pt), state_dict (.pt), Exported Program (.pt2) y Dynamo ONNX. También admite la conversión directa de LiteRT a PyTorch.

Centro de modelos preentrenados para Keras 3.

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.

Construcción de un sistema de diálogo en chino basado en la versión más reciente de rasa

Imagen de Ubuntu 20.04 para Jetson Nano.

Bolt es una biblioteca de aprendizaje profundo con alto rendimiento y flexibilidad heterogénea.

Implementación de VGGFace con el framework Keras.

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.

kapre: Preprocesadores de audio para Keras.

Una interfaz uniforme para ejecutar modelos de aprendizaje profundo de múltiples marcos de trabajo.

Deep Speaker: un sistema de incrustación de voz neuronal de extremo a extremo.