neural-networks

अद्भुत आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग जैसा कि हम सीखते हैं। अध्ययन नोट्स और ऐसे विषयों के अद्भुत संसाधनों की एक क्यूरेटेड सूची।

मल्टी-कोर CPU पर न्यूरल नेटवर्क के लिए एक्सीलेरेशन पैकेज

Nx-संचालित न्यूरल नेटवर्क

:red_circle: MiniSom सेल्फ ऑर्गनाइजिंग मैप्स का एक न्यूनतम कार्यान्वयन है

विभिन्न प्रकार के कार्यों पर मानक और SOTA विधियों के उच्च-गुणवत्ता वाले कार्यान्वयन।

Macaw-LLM: छवि, वीडियो, ऑडियो और पाठ एकीकरण के साथ मल्टी-मोडल भाषा मॉडलिंग

एक 2D Unity सिमुलेशन जिसमें कारें विभिन्न पाठ्यक्रमों के माध्यम से खुद को नेविगेट करना सीखती हैं। कारों को फीडफॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क द्वारा चलाया जाता है। नेटवर्क के वजन को संशोधित जेनेटिक एल्गोरिदम का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है।

Brevitas: PyTorch में न्यूरल नेटवर्क क्वांटाइजेशन

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

श्रेणी सिद्धांत (category theory) के दृष्टिकोण से मशीन लर्निंग का अध्ययन करने वाले पत्रों की सूची

सर्वश्रेष्ठ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस संसाधनों की एक क्यूरेटेड सूची

ज्यामितीय संरचनाओं के साथ मैनिफोल्ड्स पर गणना और सांख्यिकी।

Koç यूनिवर्सिटी डीप लर्निंग फ्रेमवर्क।

Lovász-Softmax लॉस के लिए कोड (CVPR 2018)

OpenMP, Cuda और OpenCL बैकएंड के माध्यम से CPU, GPU और एम्बेडेड उपकरणों के लिए डीप लर्निंग फोकस के साथ Nim में एक तेज़, एर्गोनॉमिक और पोर्टेबल टेंसर लाइब्रेरी

लो-लेवल प्रोग्रामिंग रोडमैप और संसाधन

Arm NN ML सॉफ़्टवेयर।

"Mish: A Self Regularized Non-Monotonic Neural Activation Function" [BMVC 2020] के लिए आधिकारिक रिपॉजिटरी

GPU एक्सीलरेशन के साथ PyTorch जैसी एक JavaScript लाइब्रेरी।

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

pyclustering एक Python, C++ डेटा माइनिंग लाइब्रेरी है।

PDEBench: Scientific Machine Learning के लिए एक व्यापक Benchmark

बुनियादी सिद्धांतों (first principles) से निर्मित एक मशीन लर्निंग प्राइमर। उन इंजीनियरों के लिए जो ML सिस्टम के बारे में उसी तरह सोचना चाहते हैं जैसे वे सॉफ्टवेयर सिस्टम के बारे में सोचते हैं।

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।

माइक्रोकंट्रोलर्स के लिए एक उच्च-स्तरीय (higher-level) Neural Network लाइब्रेरी।

Transformer नेटवर्क, अटेंशन मैकेनिज्म, GPT, BERT, ChatGPT, LLMs और ट्रांसफर लर्निंग पर केंद्रित NLP संसाधनों की एक क्यूरेटेड सूची।

NNAISENSE में निर्मित, सीधे PyTorch के ऊपर बनाई गई एडवांस्ड इवोल्यूशनरी कंप्यूटेशन लाइब्रेरी।

TensorFlow 101: डीप लर्निंग का परिचय

nnsight पैकेज डीप लर्निंग मॉडल के आंतरिक कामकाज की व्याख्या और हेरफेर करने में सक्षम बनाता है।

मस्तिष्क, डीप नेटवर्क और उससे आगे के रिप्रेजेंटेशन की ज्यामिति से संबंधित संसाधनों और शोध का एक संग्रह।