neural-network

onnx-go oferece a capacidade de importar uma rede neural pré-treinada em Go sem estar vinculado a um framework ou biblioteca.

Pilha de compilador de aprendizado profundo aberta para aceleradores de IA Kendryte ✨

Exemplos em MatLab/Octave de algoritmos populares de aprendizado de máquina com código e explicações matemáticas.

tfts: Modelos de Deep Learning para Séries Temporais em TensorFlow.

DiffWave é um vocoder neural rápido e de alta qualidade e sintetizador de formas de onda.

Epsilla é um sistema de gerenciamento de banco de dados vetorial de alto desempenho.

Tutorial de algoritmos de Deep Learning

Dinâmica molecular com Unidades de Processamento Gráfico (GPUs)

Implementações de variantes de NeRF baseadas em Taichi + PyTorch

Deep Learning Descritivo

Deep learning com redes neurais de picos (SNNs) em PyTorch.

Biblioteca de visão de alto desempenho em Python. Escalone sua pesquisa, não o código repetitivo.

Framework de aprendizado de máquina para aprendizado profundo e algoritmos tradicionais

:twisted_rightwards_arrows: Neural Network (NN) Streamer, paradigma de processamento de fluxo para aplicativos/dispositivos de rede neural.

:books: [.md & .ipynb] Série de Inteligência Artificial e Deep Learning, incluindo Fundamentos de Matemática, Práticas em Python, Aplicações de PLN, etc. 💫 Prática de Inteligência Artificial e Deep Learning, seção de Estatística Matemática | Seção de Aprendizado de Máquina | Seção de Deep Learning | Seção de Processamento de Linguagem Natural | Seção de Prática de Ferramentas Scikit & TensorFlow & PyTorch | Aplicações da Indústria e Notas de Aulas

Uma rede neural profunda que aprende a dirigir em videogames

Ferramenta de produtividade de IA - Gratuita e de código aberto, melhora a produtividade do usuário e protege a privacidade e a segurança dos dados. Incluindo, mas não limitado a: modelos locais integrados como ChatGPT, DeepSeek, Phi, Qwen e outros, processamento inteligente em lote com um clique de imagens, vídeos, áudio, etc.

Artigos mais citados e de conferências de topo sobre interpretabilidade de modelos de redes neurais em deep learning nos últimos anos (com código)

Uma biblioteca simples para criar redes neurais complexas.

Uma biblioteca C leve para redes neurais artificiais.

[ECCV 2024] InstructIR: Restauração de imagem de alta qualidade seguindo instruções humanas https://huggingface.co/spaces/marcosv/InstructIR

NeuPy é uma biblioteca Python baseada em Tensorflow para prototipagem e construção de redes neurais

Fully Convolutional Geometric Features: Recursos 3D rápidos e precisos para registro e correspondência.

Ambiente de pôquer Texas Hold'em OpenAI Gym com aprendizado por reforço baseado em keras-rl. Inclui renderização virtual e Monte Carlo para cálculo de equidade.

Template Cookiecutter para projetos FastAPI usando: Machine Learning, uv, GitHub Actions e Pytests

Um Roadmap de ML (Machine Learning) Full Stack envolve o aprendizado das habilidades e tecnologias necessárias para se tornar proficiente em todos os aspectos de machine learning, incluindo coleta e pré-processamento de dados, desenvolvimento de modelos, implantação e manutenção.

Rastreadores de múltiplos objetos em Python

Um modelo de Deep Learning rápido para ampliar vídeos de baixa resolução para alta resolução a 30fps

Tutoriais de Aprendizado de Máquina Informados por Física (PyTorch e Jax)

Um mecanismo de inferência onnx em puro C99, leve e portátil, para dispositivos embarcados com suporte a aceleração de hardware.