deep-learning

통합적이고 포괄적이며 효율적인 추천 라이브러리

대규모 언어 모델, AI 페인팅 등을 위한 엄선된 튜토리얼 및 리소스입니다.

번개처럼 빠른 C++/CUDA 신경망 프레임워크

모든 프레임워크와 게임에 적용 가능한 AlphaZero 기반의 깔끔한 구현체 + 튜토리얼 + 오델로/오목/틱택토/네트워크4 등 포함

AIGC/LLM/AI Agent 알고리즘 엔지니어 면접 리소스 플랫폼. AIGC, LLM 대형 모델, AI Agent, 체화된 AI, 전통 딥러닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 자율주행, 머신러닝, 강화学习, 빅데이터 마이닝, 세계 모델, 메타버스, AGI 등 AI 업계 면접 및 필기 시험 노하우와 핵심 지식을 다룹니다.

[ICCV 2019] 단일 이미지 기반 단안 깊이 추정

CVPR2019 논문 "Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation"의 공식 구현 프로젝트

[EMNLP 2022] 지식 그래프 추출 및 구축을 위한 오픈 툴킷

음성 향상, 분리 및 타겟 화자 추출 등을 지원하는 AI 기반 음성 처리 툴킷 및 오픈 소스 SOTA 사전 학습 모델

대규모 이미지 URL 세트를 이미지 데이터셋으로 쉽게 변환합니다. 단일 머신에서 20시간 만에 1억 개의 URL을 다운로드, 크기 조정 및 패키징할 수 있습니다.

Databricks 파운데이션 모델을 위한 LLM 학습 코드

TensorFlow에서의 확률적 추론 및 통계 분석

Azure Machine Learning Python SDK를 활용한 머신러닝 및 딥러닝 예제 Python 노트북 | Microsoft

인간 피드백 기반 강화 학습(RLHF) 리소스 모음 (지속 업데이트)

멋진 데이터 라벨링 도구 모음

과학적 머신러닝 및 물리 기반 학습을 위한 라이브러리

ONNX 모델 단순화

빠른 AutoML 및 튜닝 라이브러리. Discord에 참여하세요: https://discord.gg/Cppx2vSPVP.

이 저장소에서는 딥러닝 기반 모델을 프로덕션에 배포하는 것과 관련된 유용한 노트와 참고 자료를 공유합니다.

이 프로젝트는 『Dive Into Deep Learning』(https://d2l.ai/) 책의 코드를 MXNet에서 PyTorch로 재구현한 것입니다.

deeplearning.ai에서 제공하는 Coursera 딥러닝 특화 과정의 모든 강의 노트, 프로그래밍 과제 및 퀴즈: (i) 신경망과 딥러닝; (ii) 심층 신경망 개선하기: 하이퍼파라미터 튜닝, 정규화 및 최적화; (iii) 머신러닝 프로젝트 구조화하기; (iv) 합성곱 신경망; (v) 시퀀스 모델

A부터 Z까지의 데이터 사이언스 로드맵

NeuralProphet: 간단한 예측 패키지

LPIPS 메트릭. pip install lpips

확장 가능하고 사용자 친화적인 신경망 :brain: 예측 알고리즘.

LightLLM은 가벼운 디자인, 쉬운 확장성, 고속 성능이 특징인 파이썬 기반 LLM(대규모 언어 모델) 추론 및 서빙 프레임워크입니다.

Pytorch 중국어 문서

인간과 유사하고 표현력 있는 TTS를 위한 기초 모델

hloc을 통한 손쉬운 시각적 위치 추정

ChatGPT 자료 모음 및 학습, 지속적인 업데이트 중......