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PyTorch के लिए ग्रेजुअली-वार्मअप लर्निंग रेट शेड्यूलर

CALVIN - लॉन्ग-होरिजोन रोबोट मैनिपुलेशन कार्यों के लिए लैंग्वेज-कंडीशंड पॉलिसी लर्निंग हेतु एक बेंचमार्क।

Ubuntu 20.04 इमेज के साथ Jetson Nano।

FaceXlib का उद्देश्य वर्तमान STOA ओपन-सोर्स विधियों के आधार पर चेहरे से संबंधित उपयोग के लिए तैयार फ़ंक्शंस प्रदान करना है।

वेक्टर सर्च और LLMs का उपयोग करके मल्टीमॉडल AI, RAG और एजेंट्स के लिए संसाधन, उदाहरण और ट्यूटोरियल

NISQA - गैर-हस्तक्षेपी भाषण गुणवत्ता और TTS प्राकृतिकता मूल्यांकन

Diffusion Autoencoders का आधिकारिक कार्यान्वयन।

Python मशीन लर्निंग एल्गोरिदम तकनीकी ब्लॉग, जिसमें मूल सामग्री और कोड अभ्यास शामिल हैं।

ICCV 2023-2025 पेपर्स: प्रमुख कंप्यूटर विज़न कॉन्फ्रेंस ICCV 2023-25 से अत्याधुनिक शोध खोजें। कंप्यूटर विज़न और डीप लर्निंग में नवीनतम अपडेट रहें, कोड के साथ। ⭐ विज़ुअल इंटेलिजेंस विकास का समर्थन करें!

BERT से GPT-4 तक के ट्रांसफॉर्मर मॉडल, Hugging Face से OpenAI तक के एनवायरनमेंट। फाइन-ट्यूनिंग, ट्रेनिंग और प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के उदाहरण। ChatGPT, GPT-3.5-turbo, GPT-4, और DALL-E के साथ एक बोनस सेक्शन, जिसमें GPT-4 को शुरू करना, स्पीच-टू-टेक्स्ट, टेक्स्ट-टू-स्पीच, DALL-E के साथ टेक्स्ट-टू-इमेज जनरेशन, Google Cloud AI, HuggingGPT और बहुत कुछ शामिल है।

मशीन लर्निंग Q और AI बुक

AI Audio Datasets (AI-ADS) 🎵, जिसमें स्पीच, म्यूजिक और साउंड इफेक्ट्स शामिल हैं, जो जेनरेटिव AI, AIGC, AI मॉडल ट्रेनिंग, इंटेलिजेंट ऑडियो टूल डेवलपमेंट और ऑडियो एप्लिकेशन के लिए ट्रेनिंग डेटा प्रदान करते हैं।

TinyChatEngine: ऑन-डिवाइस LLM इन्फेरेंस लाइब्रेरी

NequIP E(3)-इक्विवेरिएंट इंटरएटॉमिक पोटेंशियल बनाने के लिए एक कोड है।

ऑटोनॉमस ड्राइविंग के लिए 3D ऑब्जेक्ट डिटेक्शन कोड

Bolt उच्च प्रदर्शन और विषम लचीलेपन वाली एक डीप लर्निंग लाइब्रेरी है।

(डीप) न्यूरल नेटवर्क कंप्रेशन और एक्सेलेरेशन पर हालिया विधियों का संग्रह।

[NeurIPS 2020] MCUNet: IoT डिवाइस पर टाइनी डीप लर्निंग; [NeurIPS 2021] MCUNetV2: टाइनी डीप लर्निंग के लिए मेमोरी-कुशल पैच-आधारित इन्फरेंस; [NeurIPS 2022] MCUNetV3: 256KB मेमोरी के तहत ऑन-डिवाइस ट्रेनिंग

मशीन लर्निंग ओपन सोर्स यूनिवर्सिटी

RLOps के साथ सुदृढीकरण सीखने (reinforcement learning) को सुव्यवस्थित करना। अत्याधुनिक RL एल्गोरिदम और उपकरण, इवोल्यूशनरी हाइपरपैरामीटर ऑप्टिमाइज़ेशन के माध्यम से 10 गुना तेज़ प्रशिक्षण के साथ।

A-Paper-A-Week

10K+ से अधिक प्रोजेक्ट्स का चयन किया गया, जिसमें मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, NLP, GNN, रिकमेंडेशन सिस्टम, बायोमेडिसिन, मशीन विजन आदि शामिल हैं।

Gibson Environments: एम्बॉडीड एजेंट्स के लिए वास्तविक दुनिया की धारणा।

[CVPR 2022] "Uformer: A General U-Shaped Transformer for Image Restoration" पेपर का आधिकारिक कार्यान्वयन।

रीइंफोर्समेंट लर्निंग के लिए Python लाइब्रेरी।

कई फ्रेमवर्क्स से डीप लर्निंग मॉडल चलाने के लिए एक समान इंटरफ़ेस।

ODISE का आधिकारिक PyTorch कार्यान्वयन: टेक्स्ट-टू-इमेज डिफ्यूजन मॉडल के साथ ओपन-वोकैबलरी पैनोप्टिक सेगमेंटेशन [CVPR 2023 हाइलाइट]

Deformable Attention (CVPR2022) के साथ Vision Transformer और DAT++ का रिपॉजिटरी: Spatially Dynamic Vision Transformer with Deformable Attention

PyTorch में SOTA सिमेंटिक सेगमेंटेशन मॉडल्स

Deep Speaker: एक एंड-टू-एंड न्यूरल स्पीकर एम्बेडिंग सिस्टम