deep-learning

Roformer 논문의 Rotary Embeddings를 Pytorch로 구현한 것입니다.

기술적 딥러닝

Adan: 더 빠른 딥러닝 모델 최적화를 위한 적응형 Nesterov 모멘텀 알고리즘

딥러닝 클라우드 제공업체 목록

ICCV 2021 논문 DeepCAD: A Deep Generative Network for Computer-Aided Design Models의 코드

Kubeflow용 CLI

PyTorch를 이용한 스파이킹 신경망(SNN) 딥러닝

[CVPR 2022] MonoScene: 단일 이미지로부터 3D 의미론적 장면을 완성하는 3D 의미론적 점유 예측

[ICLR 2024] 범용 이미지 복원을 위한 비전-언어 모델 제어. NTIRE 2024 챌린지 5위 수상

GNN의 설명 가능성(explainability)에 관한 논문 모음

Python의 고성능 비전 라이브러리. 보일러플레이트 대신 연구를 확장하세요.

수치 최적화를 위한 헤더 전용 C++ 라이브러리

PyTorch 컴파일러인 torch.compile을 이해하고 활용하도록 돕는 도구

Andrej Karpathy의 makemore에서 영감을 받아 처음부터 구현한 희소 혼합 전문가(sparse mixture of experts) 언어 모델

Deepseek 팀이 "Native Sparse Attention" 논문에서 제안한 희소 어텐션(sparse attention) 패턴의 구현체

빛의 속도로 진행하는 학습/파인튜닝

NMA 딥러닝 코스

Stable Diffusion 워크플로를 위해 작성된 템플릿 언어. Automatic1111 WebUI의 확장 기능으로 사용 가능합니다.

[TMLR 2025🔥] 비전 분야의 자기회귀 모델(autoregressive models)에 대한 서베이.

Pytorch를 이용한 이미지 분류, 얼굴 인식 및 이미지 검색을 위한 강력한 베이스라인

PhoBERT: 베트남어 사전 훈련된 언어 모델 (EMNLP-2020 Findings)

피처 엔지니어링(Feature engineering)은 데이터 마이닝 기술을 통해 도메인 지식을 활용하여 원시 데이터에서 특징을 추출하는 과정입니다. 이러한 특징은 머신러닝 알고리즘의 성능을 향상시키는 데 사용할 수 있습니다. 피처 엔지니어링 자체를 응용 머신러닝으로 간주할 수 있습니다.

엄선된 Active Learning 관련 리소스 모음

시계열 예측 및 딥러닝 관련 리소스

PyTorch를 이용한 대조 학습(Contrastive Learning) 모델 훈련

"Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples" 논문의 PyTorch 구현

DeepInverse: 딥러닝을 사용하여 이미징 역문제를 해결하기 위한 PyTorch 라이브러리

NLP 분야의 신경망과 대규모 언어 모델을 다루는 포괄적인 서적

Desktop Duplication API를 사용하는 Windows용 고성능 Python 화면 캡처 라이브러리 - 2026년 업데이트

PyTorch를 위한 빠르고 미분 가능한 QP 솔버.