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L'implémentation ANPR / ALPR la plus rapide au monde pour CPU, GPU, VPU et NPU utilisant le deep learning (Tensorflow, Tensorflow lite, TensorRT, OpenVX, OpenVINO). Multi-jeux de caractères (latin, coréen, chinois), multi-OS (Jetson, Android, Raspberry Pi, Linux, Windows) et multi-architectures (ARM, x86).

Extensions de jeux de données, de streaming et de systèmes de fichiers maintenues par TensorFlow SIG-IO

NeuPy est une bibliothèque Python basée sur TensorFlow pour le prototypage et la construction de réseaux de neurones

Code pour l'article "Computation Offloading Optimization for UAV-assisted Mobile Edge Computing: A Deep Deterministic Policy Gradient Approach"

Réexamen des modèles pré-entraînés pour le traitement automatique du langage naturel en chinois (MacBERT)

Résumé du code d'apprentissage JavaScript, fonctionnalités avancées, structures de données, modèles de conception, typescript, vue, angular, react, node, webpack, weex, mini-programmes, tensorflow..., JavaScript est le meilleur langage du monde !

Un langage de programmation probabiliste simple.

Un framework ML sans dépendance en C avec une API Python moderne pour un contrôle total de l'exécution et de la mémoire.

Une feuille de route ML (Machine Learning) Full Stack implique l'apprentissage des compétences et technologies nécessaires pour maîtriser tous les aspects du machine learning, y compris la collecte et le prétraitement des données, le développement, le déploiement et la maintenance des modèles.

Exporter des modèles Hugging Face vers Core ML et TensorFlow Lite

Deep Learning on Flink vise à intégrer Flink et des frameworks de deep learning (ex. TensorFlow, PyTorch, etc.) pour permettre l'entraînement et l'inférence distribués de deep learning sur un cluster Flink.

Suiveurs multi-objets en Python

Un modèle d'apprentissage profond rapide pour convertir des vidéos basse résolution en haute résolution à 30 ips

Une collection d'algorithmes de pointe pour l'entraînement, le serving et l'interprétation de modèles de forêts de décision dans Keras.

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Reconnaissance vocale hors ligne avec OpenAI Whisper et TensorFlow Lite pour Android

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Implémentation d'algorithmes d'apprentissage par renforcement inverse (IRL) en Python/Tensorflow. Deep MaxEnt, MaxEnt, LPIRL

[JMLR 2023] Quantus est un kit d'IA explicable pour l'évaluation responsable des explications de réseaux de neurones

Une bibliothèque pour entraîner, évaluer, interpréter et industrialiser des modèles de forêts de décision tels que Random Forest et Gradient Boosted Decision Trees

Ce dépôt contient des tutoriels sur l'utilisation des API d'estimateur TensorFlow pour effectuer diverses tâches de ML de manière systématique et standardisée

Modèle ELECTRA pré-entraîné pour le coréen

Plugin Flutter pour TensorFlow Lite

Utilitaires et assistants supplémentaires pour étendre TensorFlow lors de la construction de systèmes de recommandation, contribués et maintenus par SIG Recommenders.

Kaggle datascience 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

Théorie, articles et présentations sur la reconnaissance vocale

Une implémentation du codage positionnel 1D, 2D et 3D dans PyTorch et TensorFlow

Outil de génération de données d'entraînement ML basé sur la vision par ordinateur :rocket:

Classifier les descriptions de crimes de San Francisco de Kaggle en 39 classes. Construire le modèle avec CNN, RNN (GRU et LSTM) et des plongements de mots sur Tensorflow.