neural-networks

Aurelien Geron द्वारा लिखित पुस्तक "Hands-On ML with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow" के भाग I के नोट्स और अभ्यास समाधान।

सभी भाषाओं के लिए OCR इंजन

3D मेडिकल स्कैन के सेगमेंटेशन के लिए कुशल मल्टी-स्केल 3D कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क

"Deep Learning and the Game of Go" पुस्तक के लिए कोड और अन्य सामग्री।

PyTorch के लिए एक एकीकृत एनसेंबल फ्रेमवर्क जो आपके डीप लर्निंग मॉडल के प्रदर्शन और मजबूती को बेहतर बनाता है।

AI-संबंधित ट्यूटोरियल। उनमें से किसी को भी मुफ्त में एक्सेस करें → https://towardsai.net/editorial

NeurIPS 2022 के "ADBench: Anomaly Detection Benchmark" का आधिकारिक कार्यान्वयन

स्ट्रक्चर्ड सिग्नल्स के साथ न्यूरल मॉडल को ट्रेन करना।

PyTorch पर रीयल-टाइम सिमेंटिक सेगमेंटेशन के लिए हल्के मॉडल (जिसमें SQNet, LinkNet, SegNet, UNet, ENet, ERFNet, EDANet, ESPNet, ESPNetv2, LEDNet, ESNet, FSSNet, CGNet, DABNet, Fast-SCNN, ContextNet, FPENet आदि शामिल हैं)

सभी Stanford चीटशीट: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, ट्रांसफॉर्मर्स, LLMs, डीप लर्निंग, मशीन लर्निंग, प्रायिकता, सांख्यिकी, बीजगणित और कलन

PyTorch के साथ सर्वाइवल एनालिसिस

PyTorch में (Linear-chain) Conditional random field।

बड़े पैमाने पर ब्रेन मॉडल बनाने और सिम्युलेट करने के लिए एक पायथन लाइब्रेरी

वैज्ञानिक मशीन लर्निंग (SciML) और भौतिकी-सूचित मशीन लर्निंग विधियों का प्रदर्शन करते हुए O(1) बैकप्रॉप, GPU, और कठोर + गैर-कठोर DE सॉल्वर के साथ पूर्व-निर्मित निहित परत आर्किटेक्चर

JavaScript में JAX - वेब के लिए ML लाइब्रेरी, जो WebGPU और Wasm पर चलती है

Javascript और AI के साथ छवियों को बेहतर बनाएं। रिज़ॉल्यूशन बढ़ाएं, रीटच करें, शोर कम करें और बहुत कुछ। ओपन सोर्स, ब्राउज़र और Node संगत, MIT लाइसेंस।

🤖 कोड उदाहरण और गणितीय स्पष्टीकरण के साथ लोकप्रिय machine learning एल्गोरिदम के MatLab/Octave उदाहरण।

रेट्रोसिंथेटिक प्लानिंग के लिए एक टूल

यह रिपॉजिटरी न्यूरल नेटवर्क के साथ कंप्यूटर विजन पर समुदाय-संचालित पाठ्यक्रम का होमबेस है। Hugging Face डिस्कॉर्ड पर हमसे जुड़ें: hf.co/join/discord

AI प्रोजेक्ट्स

डी नोवो डिज़ाइन, स्कैफोल्ड हॉपिंग, आर-ग्रुप रिप्लेसमेंट, लिंकर डिज़ाइन और मॉलिक्यूल ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए AI मॉलिक्यूलर डिज़ाइन टूल।

हालिया AI सम्मेलनों और पत्रिकाओं में न्यूरल नेटवर्क क्वांटाइजेशन से संबंधित शोध पत्रों की सूची।

Darknet/YOLO ऑब्जेक्ट डिटेक्शन फ्रेमवर्क

डिस्क्रिप्टिव डीप लर्निंग

Andrej Karpathy के makemore से प्रेरित होकर स्पार्स मिक्सचर ऑफ़ एक्सपर्ट्स भाषा मॉडल का स्क्रैच से कार्यान्वयन :)

बिना इंस्टॉलेशन और बिना Bazel के C++ में TensorFlow मॉडल चलाएँ

NLP में न्यूरल नेटवर्क और लार्ज लैंग्वेज मॉडल पर एक व्यापक पुस्तक

एडवांस्ड मॉडलिंग के लिए फिजिक्स-इन्फॉर्म्ड न्यूरल नेटवर्क

PyTorch पर आधारित तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके अवकल समीकरणों को हल करने के लिए एक लाइब्रेरी, जिसका उपयोग हार्वर्ड IACS सहित दुनिया भर के कई शोध समूहों द्वारा किया जाता है।

डीप लर्निंग के साथ कुशल बेयसियन मॉडलिंग के लिए एक Python लाइब्रेरी।