artificial-neural-networks

Đắm mình vào Deep Learning, Reinforcement Learning, Machine Learning, Computer Vision và NLP thông qua các bài giảng thú vị này!

Một tài liệu tham khảo chứa các Kiểu (Styles) và Từ khóa (Keywords) bạn có thể sử dụng với MidJourney AI. Ngoài ra còn có các trang hiển thị so sánh độ phân giải, trọng số hình ảnh và nhiều thông tin khác!

Một thư viện python được xây dựng nhằm trao quyền cho các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng và hệ thống có khả năng Thị giác Máy tính khép kín

(CGCSTCD'2017) Dự án nhận diện biển số xe Trung Quốc trong điều kiện không hạn chế, đơn giản, linh hoạt và chính xác. CGCSTCD = China Graduate Contest on Smart-city Technology and Creative Design

Nơi bạn có thể tìm thấy tất cả kiến thức cơ bản, thuật toán, tài liệu học tập, dự án và mô tả dự án về Quantum Machine learning trên web

🚀 Tài nguyên AI MIỄN PHÍ - 🎓 Khóa học, 👷 Việc làm, 📝 Blog, 🔬 Nghiên cứu AI và nhiều hơn nữa - dành cho tất cả mọi người!

Triển khai PyTorch của các phương pháp học liên tục khác nhau (XdG, EWC, SI, LwF, FROMP, DGR, BI-R, ER, A-GEM, iCaRL, Generative Classifier) trong ba kịch bản khác nhau.

Top 200 kho lưu trữ deep learning trên Github được sắp xếp theo số lượng sao.

Một mô phỏng Unity 2D trong đó ô tô học cách tự điều hướng qua các đường đua khác nhau. Ô tô được điều khiển bởi một mạng thần kinh chuyển tiếp (feedforward neural network). Trọng số của mạng được huấn luyện bằng thuật toán di truyền được sửa đổi.

Biểu đồ trực quan hóa kiến trúc mạng nơ-ron

NeuPy là thư viện Python dựa trên Tensorflow để tạo mẫu và xây dựng mạng thần kinh.

Hướng dẫn học máy. Tìm hiểu mọi thứ về công cụ, thư viện, khung làm việc, mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và mô hình huấn luyện học máy.

Thư viện Deep Learning (DLL) tốc độ cao cho C++ (ANNs, CNNs, RBMs, DBNs...)

Tìm hiểu về quy trình kỹ thuật Neumorphic trong việc tạo ra các hệ thống tích hợp quy mô lớn (VLSI) chứa các mạch tương tự điện tử để mô phỏng các kiến trúc thần kinh sinh học.

Thư viện được thiết kế cho các nhà phát triển muốn khám phá tiềm năng của các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) và AI tạo sinh khác thông qua cách tiếp cận sạch, hiệu quả và chuẩn Go.