deep-learning

Pytorch में Roformer पेपर से Rotary Embeddings का कार्यान्वयन।

डिस्क्रिप्टिव डीप लर्निंग

Adan: डीप मॉडल्स को तेज़ी से ऑप्टिमाइज़ करने के लिए एडेप्टिव नेस्टरोव मोमेंटम एल्गोरिदम।

डीप लर्निंग क्लाउड प्रदाताओं की सूची

हमारे ICCV 2021 पेपर "DeepCAD: A Deep Generative Network for Computer-Aided Design Models" के लिए कोड

[CVPR 2022] MonoScene: Monocular 3D Semantic Scene Completion: एक सिंगल इमेज से 3D सिमेंटिक ऑक्यूपेंसी प्रेडिक्शन

Kubeflow के लिए एक CLI।

PyTorch में स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क (SNNs) के साथ डीप लर्निंग।

GNNs की व्याख्यात्मकता पर शोध पत्र

[ICLR 2024] यूनिवर्सल इमेज रिस्टोरेशन के लिए विजन-लैंग्वेज मॉडल को नियंत्रित करना। NTIRE 2024 रिस्टोर एनी इमेज मॉडल इन द वाइल्ड चैलेंज में 5वां स्थान।

Python में उच्च-प्रदर्शन वाली विज़न लाइब्रेरी। बॉयलरप्लेट के बजाय अपने रिसर्च को स्केल करें।

depyf एक टूल है जो आपको PyTorch कंपाइलर torch.compile को समझने और अनुकूलित करने में मदद करता है।

संख्यात्मक अनुकूलन (numerical optimization) के लिए एक हेडर-ओनली C++ लाइब्रेरी --

Andrej Karpathy के makemore से प्रेरित होकर स्पार्स मिक्सचर ऑफ़ एक्सपर्ट्स भाषा मॉडल का स्क्रैच से कार्यान्वयन :)

प्रकाश की गति से ट्रेनिंग/फाइन-ट्यूनिंग

Deepseek टीम के "Native Sparse Attention" पेपर में सुझाए गए स्पार्स अटेंशन पैटर्न का कार्यान्वयन।

NMA डीप लर्निंग कोर्स

स्टेबल डिफ्यूजन वर्कफ़्लो के लिए लिखा गया टेम्पलेटिंग भाषा। Automatic1111 WebUI के लिए एक एक्सटेंशन के रूप में उपलब्ध।

[TMLR 2025🔥] विजन में ऑटोरिग्रेसिव मॉडल के लिए एक सर्वेक्षण।

Pytorch के साथ इमेज क्लासिफिकेशन, फेस रिकग्निशन और इमेज रिट्रीवल के लिए एक शक्तिशाली बेसलाइन।

फ़ीचर इंजीनियरिंग डेटा माइनिंग तकनीकों के माध्यम से कच्चे डेटा से फ़ीचर निकालने के लिए डोमेन ज्ञान का उपयोग करने की प्रक्रिया है। इन फ़ीचर्स का उपयोग मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए किया जा सकता है। फ़ीचर इंजीनियरिंग को स्वयं एप्लाइड मशीन लर्निंग माना जा सकता है।

PhoBERT: वियतनामी भाषा के लिए प्री-ट्रेन्ड लैंग्वेज मॉडल (EMNLP-2020 Findings)

Awesome Active Learning की एक क्यूरेटेड सूची

समय श्रृंखला पूर्वानुमान (time series forecasting) और डीप लर्निंग के बारे में संसाधन।

DeepInverse: डीप लर्निंग का उपयोग करके इमेजिंग इनवर्स समस्याओं को हल करने के लिए एक PyTorch लाइब्रेरी

"Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples" पेपर का Pytorch कार्यान्वयन

Pytorch में कंट्रास्टिव रूप से मॉडल को ट्रेन करें

NLP में न्यूरल नेटवर्क और लार्ज लैंग्वेज मॉडल पर एक व्यापक पुस्तक

Desktop Duplication API का उपयोग करने वाली Windows के लिए एक उच्च-प्रदर्शन वाली Python स्क्रीन कैप्चर लाइब्रेरी - 2026 अपडेटेड।

PyTorch के लिए एक तेज़ और डिफरेंशिएबल QP सॉल्वर।