deep-learning

機械学習およびエージェンティックAIのリソース、実践、研究

course.fast.aiの第3版

Torchreid：PyTorchにおける深層学習による人物再識別。

この本が主に想定する大学院生や求職者の皆様には有益であると確信していますが、最も経験豊富な研究者の方々にも魅力的だと感じていただければ幸いです。

Prompt-Learningのためのオープンソースフレームワーク。

Deep Learning Visualization Toolkit（「飞桨」深層学習可視化ツール）

Densely Connected Convolutional Networks、CVPR 2017採択（ベストペーパー賞）

Javaで実装されたエンジン非依存の深層学習フレームワーク

TensorFlowにおける確率的プログラミング言語。深層生成モデル、変分推論。

🌟100以上のオリジナルLLM/RL原理図📚、『大模型算法』著者による豪華提供！💥（100+ LLM/RL Algorithm Maps）

MegEngineは、高速で拡張性があり、使いやすく、自動微分をサポートする深層学習フレームワークです。

PyTorchにおけるニューラルネットワークのトレーニングと評価を柔軟かつ透過的に支援する高レベルライブラリ。

cifar100（ResNet, DenseNet, VGG, GoogleNet, InceptionV3, InceptionV4, Inception-ResNetv2, Xception, Resnet In Resnet, ResNext, ShuffleNet, ShuffleNetv2, MobileNet, MobileNetv2, SqueezeNet, NasNet, Residual Attention Network, SENet, WideResNet）での実践

データマイニング、コンピュータビジョン、自然言語処理、レコメンデーションシステムに関するコンペ知識、コード、アイデア。

OpenMMLab テキスト検出、認識および理解ツールボックス

DS/MLの面接対策のためのチートシート、書籍、問題、ポートフォリオのコレクション。

リラックスして！Fluxはテンソルを強制しないMLライブラリです。

LightGlue: 超高速ローカル特徴マッチング (ICCV 2023)

Learn Promptingによるプロンプトエンジニアリング、生成AI、LLMガイド | 最大のプロンプトエンジニアリング学習コミュニティに参加しよう

TPU上で最大70倍の高速化を実現する、OpenAIのWhisperモデルのJAX実装

Google DeepMindによる、MuJoCoを使用した物理ベースシミュレーションおよび強化学習環境のためのソフトウェアスタック。

実世界のアプリケーションにデプロイするための、実用的な本番レベルのディープラーニングシステムを構築するためのガイドライン。

データサイエンスのためのPythonリソースの厳選リスト。

Transformerモデル向けの高速推論エンジン

TNN: Tencent Youtu LabとGuangying Labによって開発された、モバイル、デスクトップ、サーバー向けの統一的な深層学習推論フレームワーク。TNNは、クロスプラットフォーム対応能力、高性能、モデル圧縮、コードプルーニングなど、いくつかの優れた特徴を際立たせている。ncnnとRapidnetを基盤として、TNNはモバイルデバイス向けのサポートとパフォーマンス最適化をさらに強化している。

ディープフィルタリングを用いたノイズ抑制

🤗 AutoTrain Advanced

Tree of Thoughtsのプラグアンドプレイ実装：大規模言語モデルによる熟考的な問題解決でモデルの推論能力を少なくとも70%向上

[ECCV 2022] これは、自律走行のためのカメラ専用フレームワークであるBEVFormerの公式実装であり、例として3D物体検出やセマンティックマップセグメンテーションに使用されます。

『大语言模型』著者：赵鑫、李军毅、周昆、唐天一、文继荣