keras

C# और F# में Machine Learning मॉडल्स को विकसित करने, प्रशिक्षित करने और तैनात करने के लिए Google के TensorFlow के लिए .NET Standard बाइंडिंग्स।

Determined एक ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म है जो वितरित प्रशिक्षण, हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग, प्रयोग ट्रैकिंग और संसाधन प्रबंधन को सरल बनाता है। PyTorch और TensorFlow के साथ काम करता है।

डीप लर्निंग नेटवर्क के प्रशिक्षण के लिए सैंडबॉक्स

PyTorch, TensorFlow और JAX में न्यूरल नेटवर्क को धोखा देने वाले एडवरसेरियल उदाहरण बनाने के लिए एक Python टूलबॉक्स

PyTorch में मॉडल सारांश देखें!

A Hyperparameter Tuning Library for Keras

Keras और Theano का उपयोग करके डीप लर्निंग-संचालित जैज़ जनरेशन!

Keras Attention Layer (Luong और Bahdanau स्कोर)।

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

[IEEE TMI बेस्ट पेपर अवार्ड] UNet++ के लिए आधिकारिक कार्यान्वयन

TensorFlow, Keras, Tensorflow.js और Tflite मॉडल को ONNX में बदलें

हल्का न्यूडिटी डिटेक्शन

स्वायत्त ड्राइविंग के लिए परिदृश्य, ट्यूटोरियल और डेमो

Keras और Tensorflow 2 के साथ ग्राफ न्यूरल नेटवर्क।

अत्यंत लोकप्रिय Python Machine Learning इको-सिस्टम का लाभ उठाकर Machine Learning और Deep Learning के साथ जटिल वास्तविक दुनिया की समस्याओं को पहचानने और हल करने के लिए आवश्यक कौशल में महारत हासिल करें।

NCP, LTC, और CfC वायर्ड न्यूरल मॉडल का PyTorch और TensorFlow कार्यान्वयन

🔎 अपने मोबाइल फोन से डीप लर्निंग मॉडल ट्रेनिंग और हार्डवेयर उपयोग की निगरानी करें 📱

HLS का उपयोग करके FPGA पर मशीन लर्निंग

NSFW डिटेक्टर का Keras मॉडल

Keras के साथ उन्नत डीप लर्निंग, Packt द्वारा प्रकाशित

Keras टेम्पोरल कॉन्वोलutional नेटवर्क। Python और R को सपोर्ट करता है।

किसी भी फ्रेमवर्क का उपयोग करके मेडिकल इमेज पर कुशलतापूर्वक AI मॉडल प्रशिक्षित करें

PyTorch, Tensorflow, और Keras के लिए न्यूरल नेटवर्क ग्राफ़ और ट्रेनिंग मेट्रिक्स।

🤖 इंटरैक्टिव मशीन लर्निंग प्रयोग: 🏋️ मॉडल ट्रेनिंग + 🎨 मॉडल डेमो

चीनी लॉन्ग टेक्स्ट क्लासिफिकेशन, शॉर्ट सेंटेंस क्लासिफिकेशन, मल्टी-लेबल क्लासिफिकेशन, दो वाक्यों की समानता (Keras NLP का चीनी टेक्स्ट क्लासिफिकेशन, मल्टी-लेबल क्लासिफिकेशन, या सेंटेंस क्लासिफिकेशन, लॉन्ग या शॉर्ट), वर्ड/कैरेक्टर/सेंटेंस एम्बेडिंग लेयर और ग्राफ कंस्ट्रक्शन बेस क्लास, FastText, TextCNN, CharCNN, TextRNN, RCNN, DCNN, DPCNN, VDCNN, CRNN, Bert, Xlnet, Albert, Attention, DeepMoji, HAN, कैप्सूल नेटवर्क-CapsuleNet, Transformer-encode, Seq2seq, SWEM, LEAM, TextGCN

ट्रेडिंग सिस्टम और स्पोर्ट्स बेटिंग के लिए Python AutoML

मशीन लर्निंग का उपयोग करके NBA स्पोर्ट्स सट्टेबाजी

TensorFlow और Keras के साथ हाइपरपरमीटर प्रयोग

Keras और TensorFlow के लिए डिप्लॉयमेंट हेतु ML मॉडल को अनुकूलित करने वाला टूलकिट, जिसमें क्वांटाइजेशन और प्रूनिंग शामिल है।

भावना, इमोशन, व्यंग्य आदि का विश्लेषण करने के लिए अत्याधुनिक डीप लर्निंग मॉडल।