deep-learning

पेपर के लिए कोड "Computation Offloading Optimization for UAV-assisted Mobile Edge Computing: A Deep Deterministic Policy Gradient Approach"

इम्प्लीमेंटेशन के साथ मोंटे कार्लो ट्री सर्च पेपर्स की एक क्यूरेटेड सूची

Little Ball of Fur - NetworKit और NetworkX के लिए एक ग्राफ सैंपलिंग एक्सटेंशन लाइब्रेरी (CIKM 2020)

मशीन लर्निंग ऑपरेशंस के लिए Google Cloud Platform Vertex AI एंड-टू-एंड वर्कफ़्लो

[NeurIPS 2020] MCUNet: IoT उपकरणों पर छोटा डीप लर्निंग; [NeurIPS 2021] MCUNetV2: छोटे डीप लर्निंग के लिए मेमोरी-कुशल पैच-आधारित इन्फरेंस।

एक सरल प्रोबेबिलिस्टिक प्रोग्रामिंग भाषा।

টেনिस के लिए ओपन-सोर्स मोनोक्युलर Python HawkEye

डायनेमिक (टेम्पोरल) ग्राफ़ (नेटवर्क / नॉलेज ग्राफ़) पर मशीन लर्निंग (डीप लर्निंग) के बारे में शानदार पेपर।

मशीन लर्निंग गाइड। मशीन लर्निंग टूल्स, लाइब्रेरीज़, फ्रेमवर्क्स, लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) और ट्रेनिंग मॉडल्स के बारे में विस्तार से जानें।

DeepTables: टैबुलर डेटा के लिए डीप-लर्निंग टूलकिट।

FastAPI प्रोजेक्ट्स के लिए Cookiecutter टेम्प्लेट, जिसमें Machine Learning, uv, Github Actions और Pytests शामिल हैं।

PyTorch में न्यूरल मशीन ट्रांसलेशन के लिए अटेंशन के साथ न्यूनतम Seq2Seq मॉडल

🦀 Rust में लो-लेवल 3D कंप्यूटर विजन लाइब्रेरी

Hailo Model Zoo में प्री-ट्रेंड मॉडल और एक पूर्ण बिल्डिंग और इवैल्यूएशन एनवायरनमेंट शामिल है

Pytorch में MetaAI से Voicebox, नए SOTA Text-to-speech नेटवर्क का कार्यान्वयन

Python का उपयोग करके हैंड्स-ऑन अनसुपरवाइज्ड लर्निंग के लिए कोड (O'Reilly Media)।

HPC ट्यूटोरियल, जिसमें कलेक्टिव कम्युनिकेशन (MPI, NCCL), CUDA प्रोग्रामिंग, वेक्टरइज़्ड SIMD, RDMA कम्युनिकेशन आदि शामिल हैं।

एक फुल स्टैक ML (मशीन लर्निंग) रोडमैप जिसमें डेटा संग्रह और प्रीप्रोसेसिंग, मॉडल डेवलपमेंट, डिप्लॉयमेंट और मेंटेनेंस सहित मशीन लर्निंग के सभी पहलुओं में कुशल बनने के लिए आवश्यक कौशल और तकनीकों को सीखना शामिल है।

डीप-लर्निंग का उपयोग करके TEMPEST छवियों का पुनर्स्थापन

Hugging Face मॉडल को Core ML और TensorFlow Lite में निर्यात करें

स्पीच-टू-टेक्स्ट बेंचमार्क फ्रेमवर्क

इस रिपॉजिटरी में क्लासिक डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग एल्गोरिदम के अधिकांश PyTorch कार्यान्वयन शामिल हैं, जिनमें DQN, DDQN, Dueling Network, DDPG, SAC, A2C, PPO, TRPO शामिल हैं। (अन्य एल्गोरिदम पर काम जारी है)

मेनी-बॉडी क्वांटम सिस्टम के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम

Deep Learning on Flink का उद्देश्य Flink और डीप लर्निंग फ्रेमवर्क्स (जैसे TensorFlow, PyTorch, आदि) को एकीकृत करना है ताकि Flink क्लस्टर पर वितरित डीप लर्निंग ट्रेनिंग और इंफरेंस को सक्षम किया जा सके।

Python में मल्टी-ऑब्जेक्ट ट्रैकर्स

मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, कंप्यूटर विजन, नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग और अन्य पर आधारित 234+ प्रोजेक्ट्स का संग्रह।

[ECCV] Swin2SR: संपीड़ित छवि सुपर-रिज़ॉल्यूशन और रिस्टोरेशन के लिए SwinV2 ट्रांसफार्मर। एडवांसेज इन इमेज मैनिपुलेशन (AIM) वर्कशॉप ECCV 2022। इसे आज़माएं! 3.3M से अधिक रन https://replicate.com/mv-lab/swin2sr

3D ऑब्जेक्ट डिटेक्शन के लिए डीप लर्निंग पर शोध पत्र, कोड और डेटासेट।

टाइम सीरीज़ पूर्वानुमान के लिए TensorFlow LSTM (लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी) न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके स्टॉक की कीमतों की भविष्यवाणी करना

AI जीरो टू हीरो