neural-network

नोटबुक्स और अन्य फ़ाइलों का एक समूह जो आपको शुरुआत से AI सीखने में मदद कर सकता है

Julia में लिखे गए संक्षिप्त और सुंदर एल्गोरिदम

न्यूरल नेटवर्क के लिए एक प्रिमिटिव लाइब्रेरी

Owl - OCaml वैज्ञानिक कंप्यूटिंग @ https://ocaml.xyz

Arm NN ML सॉफ़्टवेयर।

एक सिंगल A100 पर <6.3 सेकंड में CIFAR-10 पर 94% तक ट्रेन करें। या ~110 सेकंड (या उससे कम!) में ~95.79%

[ECCV`24&ICLR`25] गाउसियन के साथ उच्च-गुणवत्ता वाले बड़े पैमाने पर दृश्य पुनर्निर्माण के लिए CityGaussian श्रृंखला

बहुभाषी टेक्स्ट, इमेज और 🔜 वीडियो में कंटेंट को समझने और जनरेट करने के लिए पॉकेट-साइज़ मल्टीमॉडल AI, जो OpenAI CLIP और LLaVA से 5 गुना तक तेज़ है 🖼️ & 🖋️

Cifar10 और ImageNet पर डिफरेंशियल इवोल्यूशन का उपयोग करके "One pixel attack for fooling deep neural networks" का Keras कार्यान्वयन

वैज्ञानिक मशीन लर्निंग (SciML) त्वरित सिमुलेशन के लिए (आंशिक) अंतर समीकरणों के भौतिकी-सूचित तंत्रिका नेटवर्क (PINN) सॉल्वर

न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर को विजुलाइज करने के लिए आरेख

एक स्पष्ट प्रतिनिधित्व के माध्यम से मॉडल की वास्तुकला (architecture) और मापदंडों (parameters) पर अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए न्यूरल नेटवर्क को संसाधित करने और रेंडर करने का एक प्रोजेक्ट।

Tabular Deep Learning पर अनुसंधान: पेपर्स और पैकेज

मशीनों को सीखना सिखाएं ताकि आपको उन्हें प्रोग्राम करने के लिए संघर्ष न करना पड़े; अंतिम सूची

pytorch 1D कनवल्शन नेटवर्क का उपयोग करके ऑडियो प्रोसेसिंग।

Windows ML के लिए सैंपल्स और टूल्स।

torchview: PyTorch मॉडल को विज़ुअलाइज़ करें

FPGAs पर QNN इन्फरेंस के लिए डेटाफ्लो कंपाइलर

फोटो-यथार्थवादी विवरण उत्पन्न करते हुए किसी छवि को 4 गुना तक अपस्केल करें।

NVIDIA के Instant Training of Neural Graphics primitives पेपर का शुद्ध PyTorch कार्यान्वयन: https://nvlabs.github.io/instant-ngp/

व्यवस्थित समीक्षाओं के लिए सक्रिय शिक्षण

Python मशीन लर्निंग एल्गोरिदम तकनीकी ब्लॉग, जिसमें मूल सामग्री और कोड अभ्यास शामिल हैं।

मशीन लर्निंग ओपन सोर्स यूनिवर्सिटी

एक रीयल-टाइम विधि जो मोनोकुलर कलर इमेज से प्राप्त 2D बॉडी जॉइंट्स के अनुमानों को देखते हुए, लोकप्रिय Bio Vision Hierarchy (BVH) फॉर्मेट में सीधे 3D मानव पोज़ का अनुमान लगाती है। हमारे योगदान में शामिल हैं: (a) एक नया और कॉम्पैक्ट 2D पोज़ NSRM प्रतिनिधित्व। (b) एक मानव शरीर ओरिएंटेशन क्लासिफायर और ओरिएंटेशन-ट्यून्ड का एक समूह।

A-Paper-A-Week

SchNetPack - परमाणु प्रणालियों के लिए डीप न्यूरल नेटवर्क।

न्यूनतम Generative Pretrained Transformer का शुद्ध Rust कार्यान्वयन।

BladeDISC मशीन लर्निंग वर्कलोड के लिए एक एंड-टू-एंड डायनेमिक शेप कंपाइलर प्रोजेक्ट है।

TensorFlow में डेटा कम्प्रेशन

इस रिपॉजिटरी में सांख्यिकी, मशीन लर्निंग, न्यूरल नेटवर्क, डीप लर्निंग, NLP, संख्यात्मक विधियों और ऑटोमेशन से संबंधित स्क्रिप्ट और नोटबुक शामिल हैं।