deep-learning

一个在 Pytorch 中使用 Wide and Deep 模型将表格数据与文字和图像结合的弹性多模态深度学习套件

🏆 由社区构建的精选 streamlit 应用程序画廊

MetaAI 所提出的 Self-Rewarding Language Model 训练框架的实现

一个在 Nim 中快速、符合人体工程学且可移植的张量库，通过 OpenMP、Cuda 和 OpenCL 后端专注于 CPU、GPU 和嵌入式设备的深度学习

此存储库是手写生成中分离书写者与字符风格（CVPR 2023）的官方实现

MulimgViewer 是一个多图查看器，可以在同一个界面中打开多张图片，方便进行图片对比与图片拼接。

[pip install medmnist] 用于 2D 与 3D 生物医学图像分类的 18 个标准化数据集

MetaAI 的 Transfusion Pytorch 实现，“使用一个多模态模型预测下一个 Token 并扩散图像”

在配备 Apple Silicon 的 Mac 上微调 LLMs。支持 SFT、DPO、GRPO、Vision、TTS、STT、Embedding 与 OCR 微调 —— 基于 MLX 原生实现。兼容 Unsloth API。

StarCraft II 的人工智能平台，具备大规模分布式训练与大师级代理。

为人类设计的张量运算

强化学习 (RL) 实现

一个开源的知识型 Large Language Model 框架

视频扩散模型实现，基于 Jonathan Ho 将 DDPM 扩展至视频生成的新论文 - 使用 PyTorch

Awesome-TensorFlow-Chinese，TensorFlow 中文资源精选，官方网站，安装教程，入门教程，视频教程，实战项目，学习路径。QQ群：167122861，公众号：磐创AI，微信群二维码：http://www.tensorflownews.com/

[ICLR'23 Spotlight🔥] 首次在卷积网络中成功进行 BERT/MAE 风格的预训练；「Designing BERT for Convolutional Networks: Sparse and Hierarchical Masked Modeling」的 PyTorch 实现。

基于 Pytorch 的框架，用于解决参数化约束优化问题、物理知情系统辨识以及参数化模型预测控制。

基于 PyTorch 的视觉时尚分析开源工具箱

非监督式时间序列异常检测库

软件工程师的 AI 基础。

精选文章列表，涵盖构建机器学习应用程序的软件工程最佳实践。

神经网络的基础库

在 ROS Gazebo 模拟器中用于移动机器人导航的深度强化学习。利用双延迟深度确定性策略梯度 (TD3) 神经网络，机器人在模拟环境中学习导航至随机目标点，同时避开障碍物。

使用 Diffusion Models 从医学影像中分割与重建器官 [AAAI 最具影响力论文]

欢迎阅读基于物理的深度学习书 v0.3 - GenAI 版本

使用深度学习进行实时面部情绪检测

Medical Detection Toolkit 包含常见对象检测器（如 Mask R-CNN、Retina Net、Retina U-Net）的 2D + 3D 实现，以及专注于处理医疗影像的训练与推理框架。

[ICASSP 2024] 🍵 Matcha-TTS：具备条件式流匹配（Conditional Flow Matching）的高效 TTS 架构

使用 ONNXRuntime 和 OpenCV 进行实时人头姿态估计。

低级编程路线图与资源