keras

Phiên bản đóng gói và linh hoạt của mô hình phát hiện văn bản CRAFT và nhận dạng Keras CRNN.

CREPE: Biểu diễn tích chập để ước tính cao độ -- mô hình đã huấn luyện trước (ICASSP 2018)

Biểu đồ mất mát huấn luyện trực tiếp trong Jupyter Notebook cho Keras, PyTorch và các framework khác

ktrain là một thư viện Python giúp việc học sâu và AI dễ tiếp cận và dễ ứng dụng hơn

Triển khai bằng Keras của "One pixel attack for fooling deep neural networks" sử dụng tiến hóa vi phân trên Cifar10 và ImageNet

:smiley_cat: Mẫu ứng dụng phân loại hình ảnh đẹp mắt và đơn giản. Triển khai mô hình đã huấn luyện của riêng bạn hoặc mô hình được huấn luyện sẵn (VGG, ResNet, Densenet) lên web app sử dụng Flask trong 10 phút.

Một framework sử dụng LSTM để phát hiện bất thường trong dữ liệu chuỗi thời gian đa biến. Bao gồm dữ liệu bất thường của tàu vũ trụ và các thí nghiệm từ sứ mệnh Mars Science Laboratory và SMAP.

ONNXMLTools cho phép chuyển đổi các mô hình sang ONNX

Thư viện header-only nhẹ để sử dụng các mô hình Keras (TensorFlow) trong C++.

Thay đổi mã Python khi nó đang chạy mà không làm mất trạng thái

Các mẫu và công cụ cho Windows ML.

torchview: trực quan hóa các mô hình pytorch

Layers, Outputs và Gradients trong Keras. Trở nên dễ dàng hơn.

Tô màu ảnh đen trắng bằng deep learning.

Nhận diện cử chỉ qua CNN. Được triển khai bằng Keras + Tensorflow/Theano + OpenCV

Các phương pháp khả giải thích cho các mô hình tf.keras với Tensorflow 2.x.

Đào tạo các mô hình thần kinh với tín hiệu có cấu trúc.

Công cụ chuyển đổi tệp ONNX sang LiteRT/TFLite/TensorFlow, mã nguồn gốc PyTorch (nn.Module), TorchScript (.pt), state_dict (.pt), Exported Program (.pt2) và Dynamo ONNX. Công cụ này cũng hỗ trợ chuyển đổi trực tiếp từ LiteRT sang PyTorch.

Học deep learning với tensorflow 2.0, keras và python thông qua loạt bài hướng dẫn toàn diện. Học deep learning từ đầu cho người mới bắt đầu.

Trung tâm mô hình đã được huấn luyện trước cho Keras 3.

Cài đặt VGGFace với Keras Framework

kapre: Bộ tiền xử lý âm thanh Keras

Một giao diện đồng nhất để chạy các mô hình học sâu từ nhiều framework

Deep Speaker: Hệ thống nhúng người nói thần kinh đầu cuối (End-to-End).

Bộ sưu tập các tài nguyên về iOS, ML, AR cùng với một số bổ sung về giao diện người dùng

Ứng dụng web dự đoán thị trường chứng khoán dựa trên Machine Learning và phân tích cảm sentiment từ các tweet (đã bao gồm API key trong mã nguồn). Giao diện web được xây dựng bằng Flask và WordPress. Ứng dụng dự đoán giá cổ phiếu trong 7 ngày tới cho bất kỳ mã chứng khoán nào thuộc NASDAQ hoặc NSE do người dùng nhập vào. Các dự đoán được thực hiện bằng ba thuật toán: ARIMA, LSTM, Linear Regression.

Biến đổi wavelet scattering trong Python với khả năng tăng tốc GPU

Trình thông dịch ngôn ngữ ký hiệu sử dụng nguồn cấp dữ liệu video trực tiếp từ camera.

Tổng hợp các bài báo nghiên cứu có trích dẫn cao hoặc từ các hội nghị hàng đầu về khả năng giải thích của mô hình mạng thần kinh trong học sâu (kèm mã nguồn).

Công cụ suy luận Machine Learning cho vi điều khiển và thiết bị nhúng