tensorflow

डीप लर्निंग (Tensorflow, Tensorflow lite, TensorRT, OpenVX, OpenVINO) का उपयोग करके CPU, GPU, VPU और NPU के लिए दुनिया का सबसे तेज़ ANPR / ALPR कार्यान्वयन। मल्टी-चार्सेट (लैटिन, कोरियाई, चीनी) और मल्टी-OS (Jetson, Android, Raspberry Pi, Linux, Windows) और मल्टी-आर्क (ARM, x86)।

TensorFlow SIG-IO द्वारा बनाए रखा गया डेटासेट, स्ट्रीमिंग और फाइल सिस्टम एक्सटेंशन

NeuPy, न्यूरल नेटवर्क को प्रोटोटाइप और बिल्ड करने के लिए Tensorflow पर आधारित एक पायथन लाइब्रेरी है।

पेपर के लिए कोड "Computation Offloading Optimization for UAV-assisted Mobile Edge Computing: A Deep Deterministic Policy Gradient Approach"

चीनी प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (MacBERT) के लिए पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल की पुनरावृत्ति

JavaScript सीखने के कोड का सारांश, जिसमें उन्नत विशेषताएं, डेटा संरचनाएं, डिज़ाइन पैटर्न, typescript, vue, angular, react, node, webpack, weex, मिनी-प्रोग्राम, tensorflow आदि शामिल हैं।

एक सरल प्रोबेबिलिस्टिक प्रोग्रामिंग भाषा।

एक्जीक्यूशन और मेमोरी पर पूर्ण नियंत्रण के लिए आधुनिक Python API के साथ C में एक शून्य-निर्भरता ML फ्रेमवर्क

एक फुल स्टैक ML (मशीन लर्निंग) रोडमैप जिसमें डेटा संग्रह और प्रीप्रोसेसिंग, मॉडल डेवलपमेंट, डिप्लॉयमेंट और मेंटेनेंस सहित मशीन लर्निंग के सभी पहलुओं में कुशल बनने के लिए आवश्यक कौशल और तकनीकों को सीखना शामिल है।

Hugging Face मॉडल को Core ML और TensorFlow Lite में निर्यात करें

Deep Learning on Flink का उद्देश्य Flink और डीप लर्निंग फ्रेमवर्क्स (जैसे TensorFlow, PyTorch, आदि) को एकीकृत करना है ताकि Flink क्लस्टर पर वितरित डीप लर्निंग ट्रेनिंग और इंफरेंस को सक्षम किया जा सके।

Python में मल्टी-ऑब्जेक्ट ट्रैकर्स

30fps पर कम रिज़ॉल्यूशन वाले वीडियो को हाई रिज़ॉल्यूशन में अपसैंपल करने के लिए एक तेज़ डीप लर्निंग मॉडल

Keras में डिसीजन फॉरेस्ट मॉडल के प्रशिक्षण, सर्विंग और व्याख्या के लिए अत्याधुनिक एल्गोरिदम का संग्रह।

AI जीरो टू हीरो

Android के लिए OpenAI Whisper और TensorFlow Lite के साथ ऑफ़लाइन वाक् पहचान (Speech Recognition)

TensorFlow स्क्रिप्ट

Python/Tensorflow में Inverse Reinforcement Learning (IRL) एल्गोरिदम का कार्यान्वयन। Deep MaxEnt, MaxEnt, LPIRL

[JMLR 2023] Quantus न्यूरल नेटवर्क स्पष्टीकरणों के जिम्मेदार मूल्यांकन के लिए एक eXplainable AI टूलकिट है।

रैंडम फ़ॉरेस्ट और ग्रेडिएंट बूस्टेड डिसीजन ट्रीज़ जैसे डिसीजन फ़ॉरेस्ट मॉडल को प्रशिक्षित करने, मूल्यांकन करने, व्याख्या करने और उत्पादन में लाने के लिए एक लाइब्रेरी।

इस रिपॉजिटरी में व्यवस्थित और मानकीकृत तरीके से विभिन्न ML कार्यों को करने के लिए TensorFlow एस्टिमेटर API का उपयोग करने के तरीके पर ट्यूटोरियल शामिल हैं

कोरियन भाषा के लिए प्रीट्रेन्ड ELECTRA मॉडल।

TensorFlow Lite के लिए Flutter प्लगइन।

SIG Recommenders द्वारा अनुरक्षित, अनुशंसा प्रणाली (recommendation systems) बनाते समय TensorFlow का विस्तार करने के लिए अतिरिक्त यूटिलिटीज और हेल्पर्स।

Kaggle डेटासाइंस बाउल 2017

Keras beit, caformer, CMT, CoAtNet, convnext, davit, dino, efficientdet, edgenext, efficientformer, efficientnet, eva, fasternet, fastervit, fastvit, flexivit, gcvit, ghostnet, gpvit, hornet, hiera, iformer, inceptionnext, lcnet, levit, maxvit, mobilevit, moganet, nat, nfnets, pvt, swin, tinynet, tinyvit, uniformer, volo, vanillanet, yolor, yolov7, yolov8, yolox, gpt2, llama2, उर्फ kecam

स्पीच रिकग्निशन सिद्धांत, शोध पत्र और PPT

Pytorch और TensorFlow में 1D, 2D, और 3D पोजीशनल एनकोडिंग का कार्यान्वयन

कंप्यूटर विज़न आधारित ML ट्रेनिंग डेटा जनरेशन टूल

Kaggle सैन फ्रांसिस्को क्राइम विवरण को 39 श्रेणियों में वर्गीकृत करना। Tensorflow पर CNN, RNN (GRU और LSTM) और वर्ड एम्बेडिंग के साथ मॉडल बनाना।