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Sujet · sde

sde

Dépôts open source suivis étiquetés sde, triés par étoiles.

Dépôts
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Ascensions récentes

Dépôts créés au cours des 90 derniers jours et étiquetés sde.

Aucun nouveau dépôt étiqueté avec ce sujet au cours des 90 derniers jours.

  • Version PyTorch de Stable Baselines, implémentations fiables d'algorithmes d'apprentissage par renforcement.

    13 758+21Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • moreThanFAANGM@Kaustubh-Natuskar

    Ce dépôt contient des opportunités pour postuler dans plus de 400 entreprises axées sur les produits (pas seulement FAANGM) et des startups prometteuses.

    5 222+2Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • Suite multi-langage pour des solveurs haute performance d'équations différentielles et de composants d'apprentissage automatique scientifique (SciML). Équations différentielles ordinaires (ODE), stochastiques (SDE), à retard (DDE), algébriques (DAE), et plus encore en Julia.

    3 152+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • Un framework d'entraînement pour les agents d'apprentissage par renforcement Stable Baselines3, incluant l'optimisation des hyperparamètres et des agents pré-entraînés.

    2 873+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • Modèles de diffusion en imagerie médicale (publié dans la revue Medical Image Analysis).

    2 110+2Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • Un framework de modélisation acausale pour le machine learning scientifique (SciML) parallélisé automatiquement en Julia. Un système de calcul formel pour l'intégration symbolique appliquée au machine learning informé par la physique et aux transformations automatisées d'équations différentielles

    1 664+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • stable-baselines3-contrib@Stable-Baselines-Team

    Package de contribution pour Stable-Baselines3 - Code expérimental d'apprentissage par renforcement (RL)

    736+5Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • diffeqpy@SciML

    Résolution d'équations différentielles en Python en utilisant DifferentialEquations.jl et l'organisation SciML Scientific Machine Learning

    608+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • Catalyst.jl@SciML

    Interface de réseaux de réactions chimiques et de biologie des systèmes pour le machine learning scientifique (SciML). Logiciel open source haute performance, parallélisé sur GPU et doté de solveurs en O(1).

    526-1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
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