deep-learning

Danh sách các khóa học kỹ thuật học máy công khai từ CalTech, Columbia, Berkeley, MIT và Stanford.

Mô hình mô tả Hardnet - "Working hard to know your neighbor's margins: Local descriptor learning loss".

Danh sách các bài báo nghiên cứu về Khám phá lớp mới (Novel Class Discovery)

Triển khai E(n)-Equivariant Graph Neural Networks trong Pytorch

Danh sách tổng hợp các mô hình thế giới (world models) cho xe tự lái

Chạy các tác vụ deep learning trên Kubernetes dễ dàng và hiệu quả hơn.

Mã nguồn chính thức cho bài báo ICCV 2021 "Towards Flexible Blind JPEG Artifacts Removal (FBCNN)"

TensorLayerX: Khung học sâu và học tăng cường thống nhất cho mọi phần cứng, backend và hệ điều hành.

Sơ đồ tư duy về Kiến trúc phần mềm, Kỹ thuật phần mềm: Tổng quan về các thuật ngữ và khái niệm phần mềm.

Huấn luyện các mô hình học máy bên trong Docker container sử dụng Amazon SageMaker.

Mã nguồn tạo Stylized-ImageNet, một phiên bản cách điệu của ImageNet tiêu chuẩn (ICLR 2019 Oral)

Điểm chuẩn phân loại học sâu PatchCamelyon (PCam).

Trình phát hiện đối tượng không neo (anchor-free) thời gian thực tại biên với hiệu suất tốt

Danh sách các bài báo liên quan đến dự đoán quỹ đạo tác nhân giao thông.

Học đối chiếu tự giám sát cho chuỗi thời gian thông qua tính nhất quán thời gian-tần số

Khám phá bộ sưu tập toàn diện các tài nguyên, hướng dẫn, bài báo, công cụ và phương pháp hay nhất để tinh chỉnh các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM). Hoàn hảo cho các chuyên gia và nhà nghiên cứu ML!

Ghi chú hệ thống học sâu, bao gồm kiến thức toán học cơ bản, các thành phần mạng thần kinh, chiến lược huấn luyện và thuật toán nén mô hình.

Triton Model Analyzer là công cụ CLI giúp hiểu rõ hơn về yêu cầu tính toán và bộ nhớ của các mô hình trên Triton Inference Server.

Triển khai PyTorch chính thức của L2CS-Net để ước tính và theo dõi ánh nhìn

Triển khai lại Holistically-Nested Edge Detection trong PyTorch

StarGANv2-VC: Một framework đa dạng, không giám sát và không song song dành cho chuyển đổi giọng nói tự nhiên.

Framework Học máy liên kết (Federated Learning) mã nguồn mở đầu tiên được triển khai bằng C++ và Python.

learning-Journey-AI là tài liệu học tập AI mới nhất được tổng hợp năm 2025, bao gồm lý thuyết cơ bản, sách, bài báo và luận văn, cùng các dự án thực tế và công cụ hỗ trợ luyện tập.

Khóa học Hugging Face về Transformers cho âm thanh.

Học sâu Bayes: Một bài khảo sát

Triển khai từ https://srush.github.io/annotated-s4

Một mô-đun xe tự lái đơn giản dành cho con người 🚘 🛣️

Triển khai E2-TTS, "Embarrassingly Easy Fully Non-Autoregressive Zero-Shot TTS", bằng Pytorch

Huấn luyện các mô hình khuếch tán văn bản thành hình ảnh chất lượng cao một cách hiệu quả về dữ liệu và tính toán.

Khung làm việc để xử lý hình ảnh y tế hiệu năng cao, suy luận mạng thần kinh và trực quan hóa.