deep-learning

Liste organisée de cours d'ingénierie en machine learning accessibles au public provenant de CalTech, Columbia, Berkeley, MIT et Stanford.

Implémentation de E(n)-Equivariant Graph Neural Networks en PyTorch

Liste d'articles de recherche sur la découverte de nouvelles classes (Novel Class Discovery)

Modèle de descripteur Hardnet - "Working hard to know your neighbor's margins: Local descriptor learning loss"

Code officiel pour l'article ICCV 2021 "Towards Flexible Blind JPEG Artifacts Removal (FBCNN)"

Exécutez vos charges de travail de deep learning sur Kubernetes plus facilement et efficacement.

Une liste organisée de modèles mondiaux pour la conduite autonome.

TensorLayerX : un framework unifié de deep learning et d'apprentissage par renforcement pour tous les matériels, backends et systèmes d'exploitation.

🧠 Carte mentale de l'architecture logicielle et du génie logiciel : un aperçu des terminologies et concepts logiciels.

Entraînez des modèles de machine learning dans un conteneur Docker en utilisant Amazon SageMaker.

Code pour créer Stylized-ImageNet, une version stylisée de l'ImageNet standard (ICLR 2019 Oral)

Benchmark de classification par apprentissage profond PatchCamelyon (PCam).

Un détecteur d'objets sans ancres en temps réel à la périphérie avec des performances décentes

Liste d'articles de recherche liés à la prédiction de trajectoire d'agents de trafic.

Apprentissage contrastif auto-supervisé pour séries temporelles via cohérence temps-fréquence.

Explorez une collection complète de ressources, tutoriels, articles, outils et bonnes pratiques pour le fine-tuning de grands modèles de langage (LLM). Idéal pour les chercheurs et praticiens en ML.

Triton Model Analyzer est un outil en ligne de commande pour aider à mieux comprendre les besoins en calcul et en mémoire des modèles Triton Inference Server.

Notes sur les systèmes de deep learning, incluant les bases mathématiques, les composants fondamentaux des réseaux de neurones, les stratégies d'entraînement et les algorithmes de compression de modèles

Une réimplémentation de Holistically-Nested Edge Detection en PyTorch

Implémentation officielle PyTorch de L2CS-Net pour l'estimation et le suivi du regard.

StarGANv2-VC : un framework non supervisé et non parallèle pour la conversion de voix naturelle.

Le premier framework d'apprentissage fédéré open source implémenté en C++ et Python.

learning-Journey-AI est une compilation mise à jour en 2025 de ressources d'apprentissage en IA, incluant des théories fondamentales, des livres, des articles et des publications pour faciliter l'étude, ainsi que divers projets pratiques et outils pour l'entraînement.

Le cours Hugging Face sur les Transformers pour l'audio.

Apprentissage profond bayésien : une étude.

Implémentation de https://srush.github.io/annotated-s4.

Un module simple de voiture autonome pour les humains 🚘 🛣️

Implémentation en Pytorch de E2-TTS, "Embarrassingly Easy Fully Non-Autoregressive Zero-Shot TTS".

Code pour FLAVR : une technique d'interpolation d'images rapide et efficace.

Un framework pour le traitement d'images médicales, l'inférence de réseaux de neurones et la visualisation haute performance.