deep-neural-networks

इस रिपॉजिटरी में, मैं प्रोडक्शन में डीप लर्निंग-आधारित मॉडल को तैनात करने के बारे में कुछ उपयोगी नोट्स और संदर्भ साझा कर रहा हूँ।

LPIPS मीट्रिक। pip install lpips

स्केलेबल और उपयोगकर्ता के अनुकूल न्यूरल :brain: फ़ोरकास्टिंग एल्गोरिदम।

oneAPI डीप न्यूरल नेटवर्क लाइब्रेरी (oneDNN)

यह Andrew NG Coursera के हस्तलिखित नोट्स हैं।

कैंपस प्लेसमेंट और इंटर्नशिप के लिए बेहतरीन प्रोजेक्ट! ज़ीरो से एक उच्च-प्रदर्शन डीप लर्निंग इन्फेरेंस लाइब्रेरी बनाना सीखें, जो llama2, Unet, Yolov5, Resnet जैसे बड़े मॉडलों का समर्थन करती है।

Contextual Attention और Gated Convolution के साथ DeepFill v1/v2, CVPR 2018, और ICCV 2019 Oral

JAX-आधारित न्यूरल नेटवर्क लाइब्रेरी

इस रिपॉजिटरी में टाइम सीरीज़ फ़ोरकास्टिंग/प्रेडिक्शन (TSF) और स्पैचियो-टेम्पोरल फ़ोरकास्टिंग/प्रेडिक्शन (STF) पर शोध पत्रों की एक रीडिंग लिस्ट शामिल है। इन पत्रों को मुख्य रूप से मॉडल के प्रकार के अनुसार वर्गीकृत किया गया है।

pytorch फ्रेमवर्क में तंत्रिका नेटवर्क के लिए फ़्लॉप काउंटर

TabNet पेपर का PyTorch कार्यान्वयन: https://arxiv.org/pdf/1908.07442.pdf

समय श्रृंखला पूर्वानुमान (टाइम सीरीज़ फ़ोरकास्टिंग) के लिए डीप लर्निंग का उपयोग करने वाले पेपर, कोड और प्रयोगों की सूची

Noisy Labels के साथ सीखने के लिए संसाधनों की एक क्यूरेटेड सूची

AIMET एक ऐसी लाइब्रेरी है जो प्रशिक्षित तंत्रिका नेटवर्क (neural network) मॉडल के लिए उन्नत परिमाणन (quantization) और संपीड़न तकनीक प्रदान करती है।

चालान दस्तावेजों से बुद्धिमान जानकारी निकालने के लिए डीप न्यूरल नेटवर्क।

टाइम सीरीज़ फ़ोरकास्टिंग, वर्गीकरण और विसंगति का पता लगाने के लिए डीप लर्निंग PyTorch लाइब्रेरी (मूल रूप से बाढ़ पूर्वानुमान के लिए)।

वेब ब्राउज़र पर सबसे तेज़ DNN रनिंग फ्रेमवर्क

🚀 मुफ़्त AI संसाधन - 🎓 पाठ्यक्रम, 👷 नौकरियां, 📝 ब्लॉग, 🔬 AI अनुसंधान, और बहुत कुछ - सभी के लिए!

pytorch में "BitNet: Scaling 1-bit Transformers for Large Language Models" का कार्यान्वयन

शेप-चेक्ड टेंसर्स और न्यूरल नेटवर्क के साथ Rust में डीप लर्निंग

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

तेज़ और आसान प्रयोगों के लिए google colaboratory नोटबुक का संग्रह

एंड-टू-एंड संपीड़न अनुसंधान के लिए एक PyTorch लाइब्रेरी और मूल्यांकन मंच

Android TensorFlow मशीन लर्निंग उदाहरण (Android के लिए TensorFlow बनाना)

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

द मेडिकल डिटेक्शन टूलकिट में Mask R-CNN, Retina Net, और Retina U-Net जैसे प्रचलित ऑब्जेक्ट डिटेक्टर्स के 2D + 3D कार्यान्वयन के साथ-साथ चिकित्सा छवियों से निपटने पर केंद्रित एक प्रशिक्षण और अनुमान फ्रेमवर्क शामिल है।

🚀 TensorFlow Object Counting API एक ओपन सोर्स फ्रेमवर्क है जो TensorFlow और Keras के ऊपर बनाया गया है जो ऑब्जेक्ट काउंटिंग सिस्टम विकसित करना आसान बनाता है!

ONNX के लिए Tensorflow बैकएंड

Medical Imaging में Transformers के अनुप्रयोगों पर संसाधनों का एक संग्रह।

PyTorch पर आधारित न्यूरल मशीन ट्रांसलेशन पर केंद्रित सीक्वेंस-टू-सीक्वेंस फ्रेमवर्क।