neural-networks

🧑‍🏫 Hơn 60 bản cài đặt/hướng dẫn các bài báo về deep learning kèm ghi chú chi tiết 📝; bao gồm transformer (gốc, xl, switch, feedback, vit, ...), trình tối ưu hóa (adam, adabelief, sophia, ...), gan (cyclegan, stylegan2, ...), 🎮 học tăng cường (ppo, dqn), capsnet, chưng cất, ... 🧠

Deep Learning dành cho con người

Phần mềm Deepfakes cho mọi người

💫 Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) cấp độ công nghiệp bằng Python

ONNX Runtime: bộ tăng tốc huấn luyện và suy luận ML đa nền tảng, hiệu suất cao

Một framework nâng cao độ phân giải video và nội suy khung hình dựa trên machine learning. Ra mắt tại Hack the Valley II, 2018.

Trình nâng cấp chất lượng cao theo thời gian thực cho video Anime

Bộ công cụ Unity Machine Learning Agents (ML-Agents) là một dự án mã nguồn mở cho phép các trò chơi và mô phỏng đóng vai trò là môi trường để huấn luyện các tác nhân thông minh bằng học tăng cường sâu và học bắt chước.

Sách lý thuyết "Mạng nơ-ron và Học sâu" của Qiu Xipeng (Sách Bồ công anh) v2 và phiên bản phổ thông

Một framework AI tạo sinh có khả năng mở rộng được xây dựng cho các nhà nghiên cứu và lập trình viên làm việc về Mô hình Ngôn ngữ Lớn, Đa phương thức và AI Giọng nói (Nhận dạng Giọng nói Tự động và Chuyển văn bản thành giọng nói)

các hướng dẫn, bài viết và tài nguyên khác về machine learning và deep learning

Sách Deep Learning của MIT ở định dạng PDF (đầy đủ và từng phần) bởi Ian Goodfellow, Yoshua Bengio và Aaron Courville

Các ví dụ tối giản và sạch sẽ về việc cài đặt thuật toán học máy

🌸 Chạy LLM tại nhà theo phong cách BitTorrent. Tinh chỉnh và suy luận nhanh hơn tới 10 lần so với việc giảm tải

Các hướng dẫn, bài tập và cuộc thi cho các khóa học liên quan đến Deep Learning của MIT.

Kho tài nguyên cho học máy 3D

Thư viện mạng neural dựa trên TensorFlow

Tài liệu thực hành cho MIT 6.S191: Giới thiệu về Deep Learning

Tăng tốc quá trình huấn luyện mô hình của bạn

Kho mã nguồn cho Học máy với PyTorch và Scikit-Learn

Hướng dẫn toàn diện để bắt đầu và tiến bộ trong học máy (ML), trí tuệ nhân tạo (AI) vào năm 2026 mà KHÔNG cần bất kỳ nền tảng nào trước đó trong lĩnh vực này, đồng thời cập nhật các tin tức mới nhất và kỹ thuật tiên tiến nhất!

Mô hình hóa chuỗi thời gian xác suất bằng Python

Kho lưu trữ cho chương trình Deep Reinforcement Learning Nanodegree

Thư viện PyTorch để tăng tốc nghiên cứu học sâu 3D

Kho lưu trữ này là tập hợp các tài nguyên miễn phí để học Khoa học Dữ liệu.

Thư viện tăng cường hình ảnh bằng Python dành cho machine learning.

các liên kết đến ấn phẩm hội nghị về học sâu dựa trên đồ thị

Dự báo chuỗi thời gian với PyTorch

Ngôn ngữ lập trình xác suất trong TensorFlow. Mô hình tạo sinh sâu, suy luận biến phân.

Thư giãn! Flux là thư viện ML không làm bạn căng thẳng