neural-networks

私たちが学ぶ人工知能、機械学習、ディープラーニングに関するAwesomeなリスト。学習ノートや厳選されたリソースのまとめ

マルチコア CPU 上のニューラルネットワーク向けアクセラレーションパッケージ

Nx を活用したニューラルネットワーク

:red_circle: MiniSom は自己組織化マップ（SOM）のミニマルな実装です。

様々なタスクにおける標準的およびSOTA手法の高品質な実装

Macaw-LLM: 画像、動画、音声、テキストを統合したマルチモーダル言語モデル

車がさまざまなコースを自律走行することを学習する2D Unityシミュレーション。車はフィードフォワードニューラルネットワークによって操縦され、ネットワークの重みは修正遺伝的アルゴリズムを使用して訓練されます。

Brevitas: PyTorch におけるニューラルネットワークの量子化

感情、気分、皮肉などを分析するための最先端ディープラーニングモデル

圏論の観点から機械学習を研究した論文のリスト

厳選された人工知能のベストリソースリスト

幾何学的構造を持つ多様体上の計算と統計

Koç University のディープラーニングフレームワーク

Lovász-Softmax loss のコード (CVPR 2018)

OpenMP、Cuda、OpenCLバックエンドを介してCPU、GPU、組み込みデバイス向けにディープラーニングを重視した、Nim製の高速で使いやすくポータブルなテンソルライブラリ

低レイグラミングのロードマップとリソース

Arm NN ML ソフトウェア

「Mish: A Self Regularized Non-Monotonic Neural Activation Function」の公式リポジトリ [BMVC 2020]

GPU アクセラレーションを備えた、PyTorch のような JavaScript ライブラリ

科学的機械学習（SciML）向けの高速シミュレーション（偏）微分方程式の物理情報ニューラルネットワーク（PINN）ソルバー

pyclustering は Python および C++ 用のデータマイニングライブラリです。

PDEBench: 科学的機械学習のための包括的なベンチマーク

第一原理から構築された機械学習の入門書。ソフトウェアシステムと同じように ML システムを推論したいエンジニア向け。

ニューラルネットワークを処理し、整理された表現を通じてモデルのアーキテクチャやパラメータに関する洞察を得るためにレンダリングを行うプロジェクト

マイクロコントローラー向けのより高水準な Neural Network ライブラリ。

Transformer ネットワーク、アテンションメカニズム、GPT、BERT、ChatGPT、LLM、転移学習に焦点を当てた NLP リソースのキュレーションリスト。

NNAISENSEで開発された、PyTorch上で直接動作する高度な進化計算ライブラリ

TensorFlow 101：ディープラーニング入門

nnsightパッケージにより、ディープラーニングモデルの内部構造の解釈と操作が可能になります。

脳、ディープネットワークなどの表現の幾何学に関連するリソースと研究の厳選されたコレクション