neural-networks

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

Deep Learning thanh lịch và hiệu năng cao

Các Colab Notebook bao gồm các công cụ học sâu để dự đoán và thiết kế cấu trúc phân tử sinh học

Công cụ mô phỏng động lực học phân tử (MD) đầu cuối sử dụng PyTorch.

Một ngôn ngữ lập trình xác suất đơn giản.

Một thư viện Go (golang) bao bọc microsoft/onnxruntime.

Các thuật toán học máy cho hệ lượng tử nhiều vật thể.

Khung quản lý tập dữ liệu, một thư viện Python và công cụ CLI để xây dựng, phân tích và quản lý các tập dữ liệu thị giác máy tính.

Các hướng dẫn về Physics Informed Machine Learning (Pytorch và Jax)

Giới thiệu các khái niệm chính trong lập trình lượng tử, cùng với các hướng dẫn và triển khai từ nghiên cứu điện toán lượng tử tiên tiến

Tối ưu hóa phi tuyến tính (tìm nghiệm, bình phương tối thiểu, ...) trong JAX+Equinox. https://docs.kidger.site/optimistix/

Thư viện Python để phân tích khuôn mặt sử dụng PyTorch

Deep Learning Simplified là một kho lưu trữ mã nguồn mở, chứa các dự án học sâu từ cấp độ cơ bản đến nâng cao dành cho những người đóng góp muốn bắt đầu hành trình trong lĩnh vực Deep Learning. URL Devfolio: https://devfolio.co/projects/deep-learning-simplified-f013

Tìm hiểu về quy trình kỹ thuật Neumorphic trong việc tạo ra các hệ thống tích hợp quy mô lớn (VLSI) chứa các mạch tương tự điện tử để mô phỏng các kiến trúc thần kinh sinh học.

Triển khai soft-DTW bằng Python.

Đã ngừng phát triển, hiện đã có trong sktime - gói bổ trợ cho học sâu dựa trên TensorFlow

Các bài báo AAAI 2024: Khám phá bộ sưu tập toàn diện các bài nghiên cứu sáng tạo được trình bày tại một trong những hội nghị hàng đầu về trí tuệ nhân tạo. Tích hợp mã nguồn để hiểu rõ hơn. Trải nghiệm sự tiến bộ vượt bậc trong trí tuệ nhân tạo với kho lưu trữ này!

Giải các bài toán thuận và nghịch liên quan đến phương trình đạo hàm riêng bằng mạng thần kinh dựa trên vật lý cơ sở hữu hạn (FBPINNs).

Một hệ thống phân loại linh hoạt, thích ứng cho phân loại văn bản động.

Tuyển tập các tài nguyên đọc về ML miễn phí.

Bộ sưu tập các công thức phân tích dữ liệu Bayes sử dụng PyMC3

Thư viện C++ đa nền tảng tập trung vào tối ưu hóa dịch máy trên các thiết bị phổ thông.

Tổng hợp các bài báo nghiên cứu, công cụ, kỹ thuật lượng tử hóa và tài liệu học tập về nén mô hình học máy.

Supervisely SDK cho Python - cách thuận tiện để tự động hóa, tùy chỉnh và mở rộng nền tảng Supervisely cho các tác vụ thị giác máy tính.

Framework mã nguồn mở cho các mô hình học sâu và độ không chắc chắn trong PyTorch.

Học sâu Bayes: Một bài khảo sát

Mạng Transformer dùng để dự đoán tuổi thọ còn lại của pin Lithium-Ion

Lightwood là Lego dành cho Machine Learning.

Bộ công cụ tăng tốc phần cứng tương tự của IBM

[CVPR 2023] Official repository for downloading, processing, visualizing, and training models on the ARCTIC dataset.