deep-learning

Codec âm thanh hiện đại với hệ số nén 90x. Hỗ trợ âm thanh mono/stereo 44.1kHz, 24kHz và 16kHz.

Danh sách tài nguyên dành cho việc tăng cường hình ảnh trong điều kiện ánh sáng yếu.

Hướng dẫn sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn đã được huấn luyện trước cho mã nguồn.

Danh sách các bài báo nghiên cứu về khai thác dữ liệu liên quan đến phát hiện gian lận.

Công cụ lượng tử hóa mạng nơ-ron ngoại tuyến mạnh mẽ PPL Quantization Tool (PPQ).

:art: Các mô hình phân đoạn ngữ nghĩa, tập dữ liệu và hàm mất mát được triển khai bằng PyTorch.

Các thuật toán phân loại văn bản: Một khảo sát

Danh sách tổng hợp các tài nguyên học sâu yêu thích của tôi, hữu ích để ôn tập hoặc tham khảo. Tôi đã xem qua tất cả nội dung được liệt kê ở đây một cách cẩn thận. - Guillaume Chevalier

Tính khả diễn giải và giải thích được của dữ liệu và các mô hình machine learning

Một số sách và PDF liên quan đến AI tuyệt vời để học tập và tải xuống, đồng thời áp dụng một số mô hình thử nghiệm để học tập

Bản cài đặt chính thức của mô hình RAVE: một Realtime Audio Variational autoEncoder

Cổ phiếu học sâu và học máy đại diện cho các cơ hội đầy hứa hẹn cho cả nhà đầu tư và nhà giao dịch dài hạn lẫn ngắn hạn.

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

Lộ trình trở thành nhà phát triển Visual-SLAM vào năm 2026

Nghiên cứu và ứng dụng các công nghệ như Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Tri thức đồ thị, Hệ thống hội thoại, và các mô hình ngôn ngữ lớn.

FSL-Mate: Bộ sưu tập tài nguyên về few-shot learning (FSL).

Các công trình nghiên cứu deep learning mới với PaddlePaddle.

Khóa học DL được đồng phát triển bởi YSDA, HSE và Skoltech

Công cụ tách giọng hát sử dụng Mạng nơ-ron sâu (Deep Neural Networks)

Tham số hóa cập nhật tối đa (µP)

Tổng hợp tài liệu học tập AIOps, hoan nghênh mọi người cùng hoàn thiện kho lưu trữ này và đánh dấu sao (star)

Python AutoML cho hệ thống giao dịch và cá cược thể thao

[Đề cử Bài báo xuất sắc nhất PVLDB 2024] TFB: Hướng tới việc đánh giá chuẩn toàn diện và công bằng cho các phương pháp dự báo chuỗi thời gian

Các công cụ mã nguồn mở cho bệnh học tính toán - Nature BME

Các tài liệu nghiên cứu về tiền huấn luyện và học tập tự giám sát trên Mạng Nơ-ron đồ thị (GNN).

Thư viện gọn nhẹ chứa các công cụ và tiện ích huấn luyện cho PyTorch

Tuyển chọn dữ liệu tổng hợp cho hậu huấn luyện và trích xuất dữ liệu có cấu trúc

Thư viện đầu cuối để chỉnh sửa và kết xuất chuyển động của nhân vật 3D bằng deep learning [SIGGRAPH 2020]

Giải thích chứng minh, ví dụ, bổ sung khái niệm và tài liệu tham khảo cho cuốn sách "Introduction to Machine Learning Theory" (Sách Rương báu).

Danh sách các IC và IP cho AI, Học máy và Học sâu.