neural-networks

학습 과정에서 정리한 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 관련 유용한 리소스 및 학습 노트 모음입니다.

멀티코어 CPU용 신경망 가속 패키지

Nx 기반 신경망

:red_circle: MiniSom은 자기 조직화 지도(Self Organizing Maps)의 미니멀한 구현입니다.

다양한 태스크에서 표준 및 SOTA 방법론을 고품질로 구현한 프로젝트

Macaw-LLM: 이미지, 비디오, 오디오, 텍스트 통합을 지원하는 멀티모달 언어 모델링

자동차가 다양한 코스를 스스로 주행하는 법을 배우는 2D Unity 시뮬레이션. 도로는 피드포워드 신경망에 의해 조종되며, 신경망의 가중치는 수정된 유전 알고리즘을 사용하여 학습됩니다.

Brevitas: PyTorch의 신경망 양자화

감정, 감정 상태, 반어법 등을 분석하기 위한 최신 딥러닝 모델입니다.

범주론의 관점에서 머신러닝을 연구하는 논문 목록

최고의 인공지능 리소스 선별 목록

기하학적 구조를 가진 다양체에서의 연산 및 통계

코치 대학교(Koç University) 딥러닝 프레임워크

Lovász-Softmax loss 코드 (CVPR 2018)

OpenMP, Cuda, OpenCL 백엔드를 통해 CPU, GPU 및 임베디드 기기를 지원하며, 딥러닝에 초점을 맞춘 빠르고 직관적이며 이식성 높은 Nim 텐서 라이브러리

저수준 프로그래밍 로드맵 및 리소스

Arm NN ML 소프트웨어.

"Mish: A Self Regularized Non-Monotonic Neural Activation Function" [BMVC 2020] 공식 저장소

GPU 가속을 지원하는 PyTorch와 유사한 JavaScript 라이브러리

과학적 머신러닝(SciML) 가속 시뮬레이션을 위한 (편미분) 방정식의 물리 정보 신경망(PINN) 솔버

pyclustering은 Python 및 C++ 데이터 마이닝 라이브러리입니다

PDEBench: 과학적 머신러닝을 위한 광범위한 벤치마크

기본 원리부터 다루는 머신러닝 입문서. 소프트웨어 시스템을 추론하는 방식과 동일하게 ML 시스템을 이해하고자 하는 엔지니어를 위한 가이드

신경망을 처리하고 렌더링하여 깔끔한 표현을 통해 모델의 아키텍처와 매개변수에 대한 통찰력을 얻기 위한 프로젝트입니다.

마이크로컨트롤러를 위한 고수준 신경망 라이브러리

Transformer 네트워크, 어텐션 메커니즘, GPT, BERT, ChatGPT, LLM, 전이 학습에 중점을 둔 NLP 리소스 모음

NNAISENSE에서 제작하고 PyTorch 기반 위에 직접 구축된 고급 진화 연산 라이브러리입니다.

TensorFlow 101: 딥러닝 소개입니다.

nnsight 패키지는 딥러닝 모델의 내부를 해석하고 조작할 수 있게 해줍니다.

뇌, 심층 신경망 등의 표현 기하학 관련 리소스 및 연구 모음