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Tema · variational-autoencoder

variational-autoencoder

Repositorios de código abierto monitorizados etiquetados con variational-autoencoder, ordenados por estrellas.

Repositorios
10
Estrellas totales
13.176
Estrellas de media
1318
Proporción
0,00%

Temas que aparecen con frecuencia junto a variational-autoencoder en un mismo repositorio.

Emergentes recientes

Repositorios creados en los últimos 90 días, etiquetados con variational-autoencoder.

No hay repositorios nuevos con este tema en los últimos 90 días.

  • benchmark_VAE@clementchadebec

    Unificación de implementaciones de Variational Autoencoder (VAE) en PyTorch (NeurIPS 2022)

    1995+1Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • bayesian-machine-learning@krasserm

    Notebooks sobre métodos bayesianos para machine learning.

    1917+0Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • continual-learning@GMvandeVen

    Implementación en PyTorch de varios métodos para aprendizaje continuo (XdG, EWC, SI, LwF, FROMP, DGR, BI-R, ER, A-GEM, iCaRL, Generative Classifier) en tres escenarios diferentes.

    1878-1Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • scvi-tools@scverse

    Análisis probabilístico profundo de datos ómicos espaciales y de célula única.

    1684+5Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • intro_dgm@jmtomczak

    Ejemplos introductorios de "Modelado generativo profundo"

    1336+3Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • Autoencoder variacional implementado en tensorflow y pytorch (incluyendo flujo autorregresivo inverso)

    1192+0Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • normalizing-flows@VincentStimper

    Implementación en PyTorch de modelos de flujo normalizante (normalizing flow).

    957+1Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • RQ-VAE-Recommender@EdoardoBotta

    [Pytorch] Modelo de recuperación generativa que utiliza IDs semánticos de "Recommender Systems with Generative Retrieval".

    843+3Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • focal-frequency-loss@EndlessSora

    [ICCV 2021] Pérdida de frecuencia focal para la reconstrucción y síntesis de imágenes.

    714+3Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • VAE-CVAE-MNIST@timbmg

    Autoencoder variacional y autoencoder variacional condicional en MNIST con PyTorch.

    663+0Variación de estrellas de los últimos 7 días
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