neural-network

ailia SDK के लिए प्री-ट्रेन किए गए, अत्याधुनिक AI मॉडल का संग्रह

Objectron छोटे, वस्तु-केंद्रित वीडियो क्लिप का एक डेटासेट है। इसके अलावा, वीडियो में कैमरा पोज़, स्पार्स पॉइंट-क्लाउड और प्लेन सहित AR सत्र मेटाडेटा भी शामिल हैं। प्रत्येक वीडियो में, कैमरा वस्तु के चारों ओर और ऊपर घूमता है और इसे अलग-अलग दृश्यों से कैप्चर करता है। प्रत्येक वस्तु को 3D बाउंडिंग बॉक्स के साथ एनोटेट किया गया है जो वस्तु की स्थिति, अभिविन्यास और आयाम का वर्णन करता है।

C99 में सरल न्यूरल नेटवर्क लाइब्रेरी

ECCV 2026 शोध पत्रों और ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट्स का संग्रह, ECCV 2026 पेपर और ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट साझा करने के लिए इश्यू सबमिट करने का स्वागत है।

SIMD का उपयोग करने वाली C++ इमेज प्रोसेसिंग और मशीन लर्निंग लाइब्रेरी: x86/x64 के लिए SSE, AVX, AVX-512, AMX, ARM के लिए NEON, SVE, Hexagon के लिए HVX

tensorflow डीप लर्निंग फ्रेमवर्क, सीक्वेंस-टू-सीक्वेंस न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके 🎙 स्पीच रिकग्निशन

JAX - संसाधनों की एक क्यूरेटेड सूची https://github.com/google/jax

सभी के लिए PyTorch ट्यूटोरियल का C++ कार्यान्वयन

HLS का उपयोग करके FPGA पर मशीन लर्निंग

डिफरेंशियल प्राइवेसी के साथ PyTorch मॉडल को प्रशिक्षित करना

Jupyter Notebooks और NumPy में प्रथम-सिद्धांतों से कार्यान्वित और व्युत्पन्न ML एल्गोरिदम

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

Go में स्व-निहित मशीन लर्निंग और नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग लाइब्रेरी

PPL क्वांटाइजेशन टूल (PPQ) एक शक्तिशाली ऑफ़लाइन न्यूरल नेटवर्क क्वांटाइजेशन टूल है।

RAVE मॉडल का आधिकारिक कार्यान्वयन: एक रियल-टाइम ऑडियो वेरिएशनल ऑटोएन्कोडर

डीप लर्निंग और मशीन लर्निंग स्टॉक दीर्घकालिक और अल्पकालिक दोनों निवेशकों और व्यापारियों के लिए आशाजनक अवसर प्रस्तुत करते हैं।

Fast Artificial Neural Network Library (FANN) के लिए आधिकारिक github रिपॉजिटरी

PyTorch ट्रेनिंग टूल्स और यूटिलिटीज के लिए एक हल्की लाइब्रेरी

:PyTorch ट्यूटोरियल और सर्वोत्तम प्रथाएँ (best practices)।

मल्टी-कोर CPU पर न्यूरल नेटवर्क के लिए एक्सीलेरेशन पैकेज

मशीन लर्निंग का उपयोग करके NBA स्पोर्ट्स सट्टेबाजी

Quantum Classical Simulation, Quantum Machine Learning, Quantum Neural Networks, Parameterized Quantum Circuits के लिए एक PyTorch-आधारित फ्रेमवर्क, जो वास्तविक क्वांटम कंप्यूटरों पर आसान परिनियोजन का समर्थन करता है।

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

GoMLX: Go के लिए एक त्वरित मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क

पूरी तरह से neural differential equations, implicit models और संबंधित numerical methods के लिए समर्पित एक PyTorch लाइब्रेरी

कुशल न्यूरल नेटवर्क ट्रेनिंग के लिए एक डेटा स्ट्रीमिंग लाइब्रेरी।

Python में मल्टी-क्लास कन्फ्यूजन मैट्रिक्स लाइब्रेरी

JavaScript में निर्मित एक न्यूरल नेटवर्क लाइब्रेरी

Institut Polytechnique de Paris के मास्टर ईयर 2 डेटा साइंस में डीप लर्निंग व्याख्यानों के लिए स्लाइड्स और Jupyter नोटबुक।

टाइम सीरीज़ मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के लिए एक टूलकिट