transfer-learning

Hướng dẫn Học sâu của Lý Hoành Nghị (được thầy Lý Hoành Nghị khuyến nghị 👍, Sách Táo 🍎), địa chỉ tải PDF: https://github.com/datawhalechina/leedl-tutorial/releases

Học chuyển移 / thích ứng miền / tổng quát hóa miền / học đa nhiệm, v.v. Các bài báo, mã nguồn, tập dữ liệu, ứng dụng, hướng dẫn.

ML nhanh và chính xác chỉ trong 3 dòng code

Bộ sưu tập các tài liệu tuyệt vời về thích ứng miền (domain adaptation)

Thư viện học chuyển giao cho thích ứng miền, thích ứng tác vụ và tổng quát hóa miền

Thư viện nhận diện khuôn mặt hiệu năng cao trên PaddlePaddle & PyTorch

Thư viện học chuyển giao bằng cách sử dụng lại các phần của mô hình TensorFlow.

Bộ sưu tập các mô hình thị giác-ngôn ngữ AWESOME cho các tác vụ thị giác

Các hướng dẫn Jupyter Notebook về giải quyết vấn đề thực tế bằng Machine Learning và Deep Learning sử dụng PyTorch. Các chủ đề: Nhận diện khuôn mặt với Detectron 2, Phát hiện bất thường chuỗi thời gian với LSTM Autoencoders, Phát hiện đối tượng với YOLO v5, Xây dựng mạng neural đầu tiên, Dự báo chuỗi thời gian cho ca nhiễm Coronavirus hàng ngày, Phân tích cảm sentiment với BERT

Kashgari là một framework học chuyển giao NLP cấp độ sản xuất được xây dựng trên nền tảng tf.keras dùng để gán nhãn văn bản và phân loại văn bản, bao gồm Word2Vec, BERT và GPT2 Language Embedding.

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).

EasyNLP: Bộ công cụ NLP toàn diện và dễ sử dụng

Mã nguồn cho bài báo TKDE "Self-supervised learning on graphs: Contrastive, generative, or predictive"

🛸 Sử dụng các mô hình transformers được huấn luyện trước như BERT, XLNet và GPT-2 trong spaCy

Xây dựng các mô hình thị giác máy tính trong thời gian ngắn hơn và với ít dữ liệu hơn.

Bộ sưu tập các phương pháp thích ứng thời gian kiểm tra (miền/lô/thực thể) tuyệt vời

Danh sách toàn diện các bài báo tuyệt vời về học tự giám sát đối lập.

TorchXRayVision: Thư viện các tập dữ liệu và mô hình X-quang ngực. Bộ phân loại, phân đoạn và autoencoder.

Danh sách các tài nguyên NLP được tuyển chọn tập trung vào mạng Transformer, cơ chế chú ý, GPT, BERT, ChatGPT, LLM và học chuyển giao.

TensorFlow 101: Giới thiệu về Học sâu

Các bài báo ICCV 2023-2025: Khám phá nghiên cứu tiên tiến từ ICCV 2023-25, hội nghị hàng đầu về thị giác máy tính. Cập nhật những tin tức mới nhất về thị giác máy tính và deep learning, kèm theo mã nguồn. ⭐ Hỗ trợ phát triển trí tuệ thị giác!

Công cụ thiết kế phân tử AI cho thiết kế de novo, scaffold hopping, thay thế nhóm R, thiết kế linker và tối ưu hóa phân tử.

Danh sách tổng hợp các TẬP DỮ LIỆU, CƠ SỞ MÃ NGUỒN và BÀI BÁO về Học đa nhiệm (MTL), dưới góc độ Học máy.

[MICCAI 2019 Young Scientist Award] [MEDIA 2020 Best Paper Award] Models Genesis, một trong những mô hình nền tảng đầu tiên trong phân tích hình ảnh y tế cho nhiều tác vụ hạ nguồn

Triển khai TensorFlow và PyTorch cho "Meta-Transfer Learning for Few-Shot Learning" (CVPR2019)

Hợp nhất mô hình trong LLM, MLLM và hơn thế nữa: Phương pháp, lý thuyết, ứng dụng và cơ hội. ACM Computing Surveys, 2026.

Kho lưu trữ chính cho nghiên cứu và phát triển Trả lời câu hỏi đa ngôn ngữ tiên tiến nhất.

Huấn luyện bộ phát hiện đối tượng yolov3 hiện đại từ đầu

Vòng đời hoàn chỉnh của một dự án khoa học dữ liệu

Hierarchical Image Pyramid Transformer - CVPR 2022 (Oral)