deep-learning

Một thư viện gợi ý thống nhất, toàn diện và hiệu quả.

Các hướng dẫn và tài nguyên được tuyển chọn cho Large Language Models, AI Painting và nhiều hơn nữa.

Khung mạng neural C++/CUDA cực nhanh

Một bản cài đặt sạch dựa trên AlphaZero cho bất kỳ trò chơi nào trong bất kỳ framework nào + hướng dẫn + Othello/Gobang/TicTacToe/Connect4 và hơn thế nữa

Nền tảng tài nguyên phỏng vấn kỹ sư thuật toán AIGC/LLM/AI Agent. Bao gồm kinh nghiệm thực tế và kiến thức cốt lõi đa chu kỳ cho các cuộc phỏng vấn trong ngành AI như AIGC, LLM, AI Agent, trí tuệ hiện thân (embodied AI), học sâu truyền thống, thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tự lái, học máy, học tăng cường, khai phá dữ liệu lớn, mô hình thế giới, metaverse, AGI, v.v.

[ICCV 2019] Ước lượng độ sâu đơn mắt từ một ảnh duy nhất

Dự án này là mã nguồn chính thức cho bài báo CVPR2019 của chúng tôi "Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation"

[EMNLP 2022] Bộ công cụ mã nguồn mở để trích xuất và xây dựng Knowledge Graph

Bộ công cụ xử lý giọng nói hỗ trợ AI và các mô hình tiền huấn luyện SOTA mã nguồn mở, hỗ trợ tăng cường, tách rời giọng nói và trích xuất giọng nói mục tiêu, v.v.

Dễ dàng chuyển đổi các tập hợp lớn URL hình ảnh thành một bộ dữ liệu hình ảnh. Có thể tải xuống, thay đổi kích thước và đóng gói 100 triệu URL trong 20 giờ trên một máy duy nhất.

Mã nguồn huấn luyện LLM cho các mô hình nền tảng Databricks

Lập luận xác suất và phân tích thống kê trong TensorFlow

Các notebook Python với các ví dụ về ML và deep learning sử dụng Azure Machine Learning Python SDK | Microsoft

Danh sách tài nguyên học tăng cường có phản hồi từ con người được tuyển chọn (cập nhật liên tục)

Danh sách tổng hợp các công cụ gán nhãn dữ liệu tuyệt vời

Thư viện dành cho học máy khoa học và học tập tích hợp vật lý

Đơn giản hóa mô hình onnx của bạn

Một thư viện nhanh cho AutoML và tinh chỉnh. Tham gia Discord của chúng tôi: https://discord.gg/Cppx2vSPVP.

Trong kho lưu trữ này, tôi sẽ chia sẻ một số ghi chú và tài liệu tham khảo hữu ích về việc triển khai các mô hình dựa trên học sâu trong môi trường sản xuất.

Dự án này tái tạo cuốn sách Dive Into Deep Learning (https://d2l.ai/), chuyển đổi mã nguồn từ MXNet sang PyTorch.

Ghi chú, bài tập lập trình và trắc nghiệm từ tất cả các khóa học trong chuyên ngành Deep Learning của Coursera do deeplearning.ai cung cấp: (i) Mạng thần kinh và Deep Learning; (ii) Cải thiện mạng thần kinh sâu: Điều chỉnh siêu tham số, Chuẩn hóa và Tối ưu hóa; (iii) Cấu trúc các dự án Machine Learning; (iv) Mạng thần kinh tích chập; (v) Mô hình chuỗi

Lộ trình Khoa học Dữ liệu từ A đến Z

NeuralProphet: Một thư viện dự báo đơn giản

Chỉ số LPIPS. pip install lpips

Thuật toán dự báo neural :brain: có khả năng mở rộng và thân thiện với người dùng.

LightLLM là một framework suy luận và phục vụ LLM (Large Language Model) dựa trên Python, nổi bật với thiết kế nhẹ, dễ mở rộng và hiệu suất tốc độ cao.

Tài liệu tiếng Trung về Pytorch

Mô hình nền tảng cho TTS tự nhiên, biểu cảm giống con người

Định bản đồ trực quan dễ dàng với hloc

Tổng hợp tài liệu học tập ChatGPT, cập nhật liên tục......