deep-neural-networks

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.

Chỉ số LPIPS. pip install lpips

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

Thư viện mạng nơ-ron sâu oneAPI (oneDNN)

Đây là ghi chú viết tay khóa học Coursera của Andrew Ng.

Dự án tốt cho tuyển dụng trường, thu đông, xuân và thực tập! Hướng dẫn bạn tự tay triển khai thư viện suy luận deep learning hiệu suất cao từ con số không, hỗ trợ suy luận các mô hình lớn như llama2, Unet, Yolov5, Resnet, v.v.

DeepFill v1/v2 tích hợp Contextual Attention và Gated Convolution, CVPR 2018 và ICCV 2019 Oral

Thư viện mạng nơ-ron dựa trên JAX

Kho lưu trữ này chứa danh sách các bài báo nghiên cứu về Dự báo/Dự đoán Chuỗi Thời gian (TSF) và Dự báo/Dự đoán Không gian - Thời gian (STF). Các bài báo này chủ yếu được phân loại theo loại mô hình.

Trình đếm Flops cho mạng nơ-ron trong framework pytorch

Triển khai PyTorch của bài báo TabNet: https://arxiv.org/pdf/1908.07442.pdf

Danh sách các bài báo, mã nguồn và thí nghiệm sử dụng học sâu để dự đoán chuỗi thời gian

Danh sách tài nguyên được tuyển chọn để học tập với các nhãn bị nhiễu (Learning with Noisy Labels)

AIMET là một thư viện cung cấp các kỹ thuật lượng tử hóa và nén nâng cao cho các mô hình mạng nơ-ron đã được huấn luyện.

Mạng nơ-ron sâu để trích xuất thông tin thông minh từ các tài liệu hóa đơn.

Thư viện PyTorch học sâu dành cho dự báo chuỗi thời gian, phân loại và phát hiện bất thường (ban đầu dành cho dự báo lũ lụt).

Framework chạy DNN nhanh nhất trên trình duyệt 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 "BitNet: Scaling 1-bit Transformers for Large Language Models" trong pytorch

Deep learning bằng Rust, với các tensor được kiểm tra hình dạng và mạng neural

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

Bộ sưu tập Google Colaboratory notebook giúp thử nghiệm nhanh chóng và dễ dàng

Một thư viện PyTorch và nền tảng đánh giá cho nghiên cứu nén đầu cuối.

Ví dụ về Machine Learning với Android TensorFlow (Xây dựng TensorFlow cho Android)

PointCNN: Tích chập trên các điểm biến đổi X (NeurIPS 2018)

Medical Detection Toolkit chứa các triển khai 2D + 3D của các trình phát hiện đối tượng phổ biến như Mask R-CNN, Retina Net, Retina U-Net, cùng với một framework huấn luyện và suy luận tập trung vào việc xử lý hình ảnh y tế.

🚀 TensorFlow Object Counting API là một khung mã nguồn mở được xây dựng trên TensorFlow và Keras, giúp dễ dàng phát triển các hệ thống đếm đối tượng!

Tensorflow Backend cho ONNX

Bộ sưu tập tài nguyên về các ứng dụng của Transformers trong Chẩn đoán hình ảnh y khoa.

Khung sequence-to-sequence tập trung vào Dịch máy thần kinh dựa trên PyTorch