neural-network

Kumpulan notebook dan berkas lain yang dapat membantu Anda mempelajari AI dari awal.

Algoritma yang ringkas dan indah yang ditulis dalam Julia

Pustaka primitif untuk neural network

Owl - Komputasi Ilmiah OCaml @ https://ocaml.xyz

Perangkat Lunak ML Arm NN.

Latih hingga 94% pada CIFAR-10 dalam <6,3 detik pada satu A100. Atau sekitar 95,79% dalam ~110 detik (atau kurang!)

[ECCV`24&ICLR`25] Seri CityGaussian untuk Rekonstruksi Adegan Skala Besar Berkualitas Tinggi dengan Gaussian

AI Multimodal Berukuran Saku untuk pemahaman dan pembuatan konten lintas teks multibahasa, gambar, dan 🔜 video, hingga 5x lebih cepat dari OpenAI CLIP dan LLaVA 🖼️ & 🖋️

Implementasi Keras untuk "One pixel attack for fooling deep neural networks" menggunakan differential evolution pada Cifar10 dan ImageNet

Pemecah Persamaan Diferensial (Parsial) Berbasis Physics-Informed Neural Networks (PINN) untuk simulasi terakselerasi Scientific Machine Learning (SciML)

Diagram untuk memvisualisasikan arsitektur neural network

Proyek untuk memproses jaringan saraf dan melakukan rendering guna mendapatkan wawasan tentang arsitektur dan parameter model melalui representasi yang bersih.

Penelitian tentang Deep Learning Tabular: Makalah & Paket

:computer: Belajar membuat mesin belajar agar Anda tidak perlu kesulitan memrogramnya; Daftar utama

Pemrosesan audio menggunakan jaringan konvolusi 1D pytorch

Contoh dan Alat untuk Windows ML.

torchview: visualisasi model pytorch

Kompilator aliran data untuk inferensi QNN pada FPGA.

Tingkatkan resolusi gambar sebesar 4 kali lipat, sekaligus menghasilkan detail yang fotorealistik.

Implementasi PyTorch murni dari makalah NVIDIA tentang Instant Training of Neural Graphics primitives: https://nvlabs.github.io/instant-ngp/

Pembelajaran aktif untuk tinjauan sistematis.

Blog teknis algoritma Machine Learning Python, berisi materi asli! Ada praktik kode! [Untuk konten lebih lanjut, silakan ikuti akun resmi "算法进阶"]

Universitas Open Source Machine Learning

Metode waktu nyata yang memperkirakan pose manusia 3D secara langsung dalam format Bio Vision Hierarchy (BVH) yang populer, berdasarkan estimasi sendi tubuh 2D dari gambar warna monokular. Kontribusi kami meliputi: (a) Representasi NSRM pose 2D yang baru dan ringkas. (b) Pengklasifikasi orientasi tubuh manusia dan ansambel yang disesuaikan dengan orientasi

A-Paper-A-Week

SchNetPack - Jaringan Saraf Tiruan untuk Sistem Atom

Implementasi murni Rust dari Generative Pretrained Transformer minimal

BladeDISC adalah proyek Compiler Dynamic Shape end-to-end untuk beban kerja machine learning.

Kompresi data di TensorFlow

Repositori ini berisi skrip dan notebook yang terkait dengan Statistik, Machine Learning, Neural Network, Deep Learning, NLP, Metode Numerik, dan Automasi.