neural-network

A coleção de modelos de IA pré-treinados de última geração para o ailia SDK

Objectron é um conjunto de dados de clipes de vídeo curtos centrados em objetos. Além dos vídeos, eles contêm metadados de sessão de RA, incluindo poses de câmera, nuvens de pontos esparsas e planos. Em cada vídeo, a câmera se move ao redor e acima do objeto, capturando-o de diferentes ângulos. Cada objeto é anotado com uma caixa delimitadora 3D que descreve sua posição, orientação e dimensão.

Biblioteca simples de rede neural em C99

Coleção de artigos e projetos open source da ECCV 2026; contribuições via issue para compartilhar novos trabalhos são bem-vindas.

Biblioteca C++ de processamento de imagem e aprendizado de máquina usando SIMD: SSE, AVX, AVX-512, AMX para x86/x64, NEON, SVE para ARM, HVX para Hexagon

🎙 Reconhecimento de fala usando o framework de deep learning tensorflow e redes neurais sequence-to-sequence.

JAX - Uma lista curada de recursos https://github.com/google/jax

Implementação em C++ dos tutoriais do PyTorch para todos

Machine learning em FPGAs usando HLS

Treinamento de modelos PyTorch com privacidade diferencial

Algoritmos de ML implementados e derivados a partir de princípios fundamentais em Jupyter Notebooks e NumPy

Deep learning em Rust, com tensores verificados por forma e redes neurais

Biblioteca independente de Machine Learning e Processamento de Linguagem Natural em Go

PPL Quantization Tool (PPQ) é uma poderosa ferramenta offline de quantização de redes neurais.

Implementação oficial do modelo RAVE: um autoencoder variacional de áudio em tempo real

Ações de Deep Learning e Machine Learning representam oportunidades promissoras tanto para investidores e traders de longo quanto de curto prazo.

Repositório oficial do GitHub para a Fast Artificial Neural Network Library (FANN).

Uma biblioteca leve para ferramentas e utilitários de treinamento em PyTorch

Tutoriais e melhores práticas para PyTorch.

Pacote de aceleração para redes neurais em CPUs multi-core

Apostas esportivas na NBA usando aprendizado de máquina

Uma estrutura baseada em PyTorch para simulação quântica clássica, aprendizado de máquina quântico, redes neurais quânticas e circuitos quânticos parametrizados, com suporte para implantação fácil em computadores quânticos reais.

Uma biblioteca PyTorch e plataforma de avaliação para pesquisa de compressão de ponta a ponta

GoMLX: Um framework de aprendizado de máquina acelerado para Go.

Uma biblioteca PyTorch inteiramente dedicada a equações diferenciais neurais, modelos implícitos e métodos numéricos relacionados.

Uma biblioteca de streaming de dados para treinamento eficiente de redes neurais

Biblioteca de matriz de confusão multiclasse em Python

Uma biblioteca de redes neurais construída em JavaScript

Slides e notebooks Jupyter para as aulas de Deep Learning do Mestrado em Ciência de Dados do Institut Polytechnique de Paris.

Um kit de ferramentas para aprendizado de máquina e aprendizado profundo em séries temporais.