deep-learning

CalTech, Columbia, Berkeley, MIT और Stanford से सार्वजनिक रूप से उपलब्ध मशीन लर्निंग इंजीनियरिंग पाठ्यक्रमों की क्यूरेटेड सूची।

Novel Class Discovery का अध्ययन करने वाले शोध पत्रों की सूची

Hardnet डिस्क्रिप्टर मॉडल - "Working hard to know your neighbor's margins: Local descriptor learning loss"

Pytorch में E(n)-Equivariant ग्राफ न्यूरल नेटवर्क का कार्यान्वयन

ऑटोनॉमस ड्राइविंग के लिए वर्ल्ड मॉडल्स की क्यूरेटेड सूची।

ICCV 2021 पेपर "Towards Flexible Blind JPEG Artifacts Removal (FBCNN)" के लिए आधिकारिक कोड।

Kubernetes पर अपने डीप लर्निंग वर्कलोड को अधिक आसानी और कुशलता से चलाएं।

TensorLayerX: सभी हार्डवेयर, बैकएंड और OS के लिए एक एकीकृत डीप लर्निंग और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग फ्रेमवर्क।

Stylized-ImageNet बनाने के लिए कोड, जो मानक ImageNet का एक स्टाइल किया गया वर्शन है (ICLR 2019 Oral)

Amazon SageMaker का उपयोग करके 🐳 Docker कंटेनर के भीतर मशीन लर्निंग मॉडल को ट्रेन करें।

Software Architecture और Software engineering का माइंडमैप: सॉफ्टवेयर शब्दावली और अवधारणाओं का एक अवलोकन।

पैचकैमेलियन (PCam) डीप लर्निंग वर्गीकरण बेंचमार्क।

बेहतरीन प्रदर्शन के साथ एक एज-रियल-टाइम एंकर-मुक्त ऑब्जेक्ट डिटेक्टर

यह ट्रैफिक एजेंट प्रक्षेपवक्र (trajectory) भविष्यवाणी से संबंधित शोध पत्रों की एक सूची है।

Large Language Models (LLMs) को फाइन-ट्यून करने के लिए संसाधनों, ट्यूटोरियल्स, पेपर्स, टूल्स और सर्वोत्तम प्रथाओं का एक व्यापक संग्रह। ML प्रैक्टिशनर्स और शोधकर्ताओं के लिए उपयुक्त!

टाइम-फ्रीक्वेंसी कंसिस्टेंसी के माध्यम से टाइम सीरीज के लिए सेल्फ-सुपरवाइज्ड कंट्रास्टिव लर्निंग।

Triton मॉडल एनालाइजर एक CLI टूल है जो Triton इन्फ्लुएंस सर्वर मॉडल की गणना और मेमोरी आवश्यकताओं को बेहतर ढंग से समझने में मदद करता है।

डीप लर्निंग सिस्टम नोट्स, जिसमें डीप लर्निंग का गणितीय आधार, न्यूरल नेटवर्क के बुनियादी घटकों का विवरण, डीप लर्निंग ट्रेनिंग रणनीतियाँ और मॉडल कम्प्रेशन एल्गोरिदम शामिल हैं।

PyTorch में Holistically-Nested Edge Detection का पुन: कार्यान्वयन

गिज़ अनुमान और ट्रैकिंग के लिए L2CS-Net का आधिकारिक PyTorch कार्यान्वयन

StarGANv2-VC: प्राकृतिक लगने वाले वॉइस कन्वर्शन के लिए एक विविध, अनसुपरवाइज्ड, नॉन-पैरेलल फ्रेमवर्क

C++ और Python में कार्यान्वित पहला ओपन फेडरेटेड लर्निंग फ्रेमवर्क।

ऑडियो के लिए Transformers पर Hugging Face कोर्स

learning-Journey-AI 2025 के लिए AI शिक्षण सामग्री का एक संग्रह है, जिसमें बुनियादी सिद्धांत, पुस्तकें, लेख और शोध पत्र शामिल हैं, साथ ही अभ्यास के लिए विभिन्न प्रोजेक्ट और उपकरण भी उपलब्ध हैं।

बेजियन डीप लर्निंग: एक सर्वेक्षण

https://srush.github.io/annotated-s4 का कार्यान्वयन

मनुष्यों के लिए एक साधारण सेल्फ-ड्राइविंग कार मॉड्यूल 🚘 🛣️

Pytorch में E2-TTS, "Embarrassingly Easy Fully Non-Autoregressive Zero-Shot TTS" का कार्यान्वयन

उच्च-प्रदर्शन मेडिकल इमेज प्रोसेसिंग, न्यूरल नेटवर्क इन्फरेंस और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए एक फ्रेमवर्क

FLAVR के लिए कोड: एक तेज़ और कुशल फ्रेम इंटरपोलेशन तकनीक।