convolutional-neural-networks

एनीमे वीडियो के लिए एक उच्च-गुणवत्ता वाला रियल-टाइम अपस्केलर

🤖 ब्राउज़र और Node.js के लिए JavaScript में GPU त्वरित तंत्रिका नेटवर्क (Neural Networks)

उच्च गुणवत्ता वाली छवियों के साथ छवि सिमेंटिक विभाजन के लिए U-Net का PyTorch कार्यान्वयन

उपग्रह और हवाई छवियों के साथ डीप लर्निंग के लिए तकनीकें

उत्पादन समस्याओं को तेज़ी से हल करें। ClickHouse और OpenTelemetry द्वारा संचालित सेशन रीप्ले, लॉग्स, मेट्रिक्स, ट्रेसेस और त्रुटियों को एकजुट करने वाला एक ओपन सोर्स ऑब्जर्वेबिलिटी प्लेटफ़ॉर्म।

T81-558: Keras - Washington University in St. Louis में Deep Neural Networks के अनुप्रयोग

यह मेरा विश्वास है कि आप, स्नातकोत्तर छात्र और नौकरी चाहने वाले जिनके लिए यह पुस्तक मुख्य रूप से है, इसे पढ़ने से लाभान्वित होंगे; हालांकि, मुझे आशा है कि सबसे अनुभवी शोधकर्ता भी इसे आकर्षक पाएंगे।

Huawei Noah's Ark Lab द्वारा विकसित GhostNet, TNT और MLP सहित कुशल AI बैकबोन।

deeplearning.ai द्वारा पेश किए गए Coursera Deep Learning स्पेशलाइजेशन के सभी पाठ्यक्रमों के नोट्स, प्रोग्रामिंग असाइनमेंट और क्विज़: (i) Neural Networks and Deep Learning; (ii) Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization; (iii) Structuring Machine Learning Projects; (iv) Convolutional Neural Networks; (v) Sequence Models

डीप लर्निंग / आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग ट्यूटोरियल की एक व्यापक सूची - जो AI/डीप लर्निंग / मशीन विजन / NLP और जलवायु / ऊर्जा, ऑटोमोटिव, खुदरा, फार्मा, चिकित्सा, स्वास्थ्य सेवा, नीति, नैतिकता जैसे उद्योग-विशिष्ट क्षेत्रों में तेज़ी से फैल रही है।

🧠💬 मशीन लर्निंग के बारे में मेरे द्वारा लिखे गए लेख, जिन्हें MachineCurve.com से संग्रहित किया गया है।

iOS 10 के नए API के लिए कोड उदाहरण।

Minkowski Engine उच्च-आयामी स्पार्स टेंसर के लिए एक ऑटो-डिफ़ न्यूरल नेटवर्क लाइब्रेरी है

TensorFlow में सरल और व्यापक ट्यूटोरियल

मोबाइल, सर्वर और वेब के लिए उच्च-कुशल फ़्लोटिंग-पॉइंट न्यूरल नेटवर्क इन्फेरेंस ऑपरेटर

अत्यंत लोकप्रिय Python Machine Learning इको-सिस्टम का लाभ उठाकर Machine Learning और Deep Learning के साथ जटिल वास्तविक दुनिया की समस्याओं को पहचानने और हल करने के लिए आवश्यक कौशल में महारत हासिल करें।

मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन के लिए कंप्यूटर विजन लाइब्रेरी। यह कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके हेड पोज और गेज डायरेक्शन एस्टीमेशन, बैकप्रोजक्शन के माध्यम से स्किन डिटेक्शन, मोशन डिटेक्शन और ट्रैकिंग, और सेलिएंसी मैप लागू करती है।

टेक्स्ट वर्गीकरण एल्गोरिदम: एक सर्वेक्षण

स्टार्स की संख्या के आधार पर सॉर्ट किए गए शीर्ष 200 डीप लर्निंग Github रिपॉजिटरी।

PyTorch में 3D meshes के लिए कनवोलusional न्यूरल नेटवर्क

डीप कन्वेक्शनल नेटवर्क का उपयोग करके स्वचालित फोटो गुणवत्ता संवर्द्धन के लिए सॉफ्टवेयर और प्री-ट्रेन्ड मॉडल

स्थिरता और सटीकता में सुधार के लिए pip install antialiased-cnns

PyTorch में Bayes by Backprop पर आधारित वेरिएशनल इन्फेरेंस के साथ बेयसियन कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क।

सर्वश्रेष्ठ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस संसाधनों की एक क्यूरेटेड सूची

PyTorch में CNN इमेज रिट्रीवल: PyTorch में इमेज रिट्रीवल के लिए CNN का प्रशिक्षण और मूल्यांकन

PointCNN: Convolution On X-Transformed Points (NeurIPS 2018)

[ICLR'23 Spotlight🔥] किसी भी कन्वोल्यूशनल नेटवर्क पर पहला सफल BERT/MAE-शैली का प्री-ट्रेनिंग; "Designing BERT for Convolutional Networks: Sparse and Hierarchical Masked Modeling" का Pytorch कार्यान्वयन।

ONNXRuntime और OpenCV के साथ रीयल-टाइम ह्यूमन हेड पोज़ एस्टीमेशन।

रियल-टाइम भावना पहचान

C++ में Keras (TensorFlow) मॉडल का उपयोग करने के लिए एक हल्की हेडर-ओनली लाइब्रेरी