deep-neural-networks

Tensorflow और Pytorch में कार्यान्वित वेरिएशन ऑटोएनकोडर (व्युत्क्रम ऑटोरेग्रेसिव प्रवाह सहित)

न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर को विजुलाइज करने के लिए आरेख

बहुत गहरे न्यूरल नेटवर्क को गति देने के लिए चैनल प्रूनिंग (ICCV'17)

इमेज और ग्राफ पर अटैक और डिफेंस मेथड के लिए एक PyTorch एडवर्सरियल लाइब्रेरी

GANs in Action: Deep learning with Generative Adversarial Networks पुस्तक के लिए साथी रिपॉजिटरी।

अत्याधुनिक सेलिएंसी विधियों (XRAI, BlurIG, SmoothGrad, और अन्य) के लिए फ्रेमवर्क-अज्ञेयवादी कार्यान्वयन।

[ICML2024 (Oral)] DoRA का आधिकारिक PyTorch कार्यान्वयन: वेट-डिकम्पोज़्ड लो-रैंक एडेप्टेशन

इस व्यापक डीप लर्निंग ट्यूटोरियल श्रृंखला के माध्यम से tensorflow2.0, keras और python के साथ डीप लर्निंग सीखें। शुरुआत से डीप लर्निंग सीखें। शुरुआती लोगों के लिए डीप लर्निंग श्रृंखला। Tensorflow ट्यूटोरियल, tensorflow 2.0 ट्यूटोरियल, python डीप लर्निंग ट्यूटोरियल।

मशीन लर्निंग Q और AI बुक

तेज़ और पोर्टेबल डेटा समानांतर एल्गोरिदम व्यक्त करने के लिए एक पॉलीहेड्रल कंपाइलर

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

TensorFlow में डेटा कम्प्रेशन

सोर्स कोड की प्रोग्रामिंग भाषा का पता लगाएं

एंड-टू-एंड AI तकनीक द्वारा संचालित मुफ्त और पूरी तरह से ओपन-सोर्स L2 ADAS स्टैक

TinyNeuralNetwork एक कुशल और उपयोग में आसान डीप लर्निंग मॉडल कम्प्रेशन फ्रेमवर्क है।

मशीन लर्निंग के दृष्टिकोण से मल्टी-टास्क लर्निंग (MTL) पर डेटासेट, कोडबेस और शोध पत्रों की एक क्यूरेटेड सूची।

यह रिपॉजिटरी डीप लर्निंग मॉडल्स में प्रेडिक्टिव अनसर्टेनिटी एस्टिमेशन के लिए सर्वेक्षणों, डेटासेट, पेपर्स और कोड का संग्रह है।

डिस्क्रिप्टिव डीप लर्निंग

Android TensorFlow Lite मशीन लर्निंग उदाहरण।

कैमरे से लाइव वीडियो फीड का उपयोग करने वाला एक सांकेतिक भाषा दुभाषिया।

जटिल न्यूरल नेटवर्क बनाने के लिए एक सरल लाइब्रेरी।

NeuPy, न्यूरल नेटवर्क को प्रोटोटाइप और बिल्ड करने के लिए Tensorflow पर आधारित एक पायथन लाइब्रेरी है।

Keras के साथ Python में LSTM रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क के साथ एकाधिक मल्टीवेरिएट टाइम सीरीज़ प्रेडिक्शन का उदाहरण।

नॉइजी लेबल्स के साथ सीखने के लिए संसाधनों की एक क्यूरेटेड (नवीनतम) सूची

स्पीच-टू-टेक्स्ट बेंचमार्क फ्रेमवर्क

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

ML-capsule उन शुरुआती और अनुभवी डेटा साइंस उत्साही लोगों के लिए एक प्रोजेक्ट है जो मशीन लर्निंग सीखना चाहते हैं। वे विभिन्न वास्तविक दुनिया के प्रोजेक्ट्स के साथ ML, DL और संबंधित तकनीकें सीख सकते हैं।

यह रिपॉजिटरी "MMMU: A Massive Multi-discipline Multimodal Understanding and Reasoning Benchmark for Expert AGI" पेपर के लिए मूल्यांकन कोड प्रदान करती है।

Pose Estimation और Landmark Generation तकनीकों का उपयोग करके स्वचालित 3D कैरेक्टर एनिमेशन।