deep-neural-networks

使用 tensorflow 与 pytorch 实现的变分自动编码器（包含反向自回归流）

用于可视化神经网络架构的图表

用于加速超深层神经网络的通道剪枝技术 (ICCV'17)

一个用于图像与图形攻击及防御方法的 PyTorch 对抗式学习库

《GANs in Action: Deep learning with Generative Adversarial Networks》的配套仓库

不限框架的顶尖显著性方法（XRAI、BlurIG、SmoothGrad 等）实现。

[ICML2024 (Oral)] DoRA: Weight-Decomposed Low-Rank Adaptation 的官方 PyTorch 实现

通过这系列完整的深度学习教程，使用 tensorflow2.0、keras 与 python 学习深度学习。从零开始学习深度学习。适合初学者的深度学习系列。Tensorflow 教程、tensorflow 2.0 教程、python 深度学习教程。

机器学习 Q and AI 书籍

用于表达快速且具备可移植性数据并行算法的多面体编译器

（深度）神经网络压缩与加速的近期方法集合。

TensorFlow 中的数据压缩

检测源代码的编程语言。

由端到端 AI 技术驱动的免费且完全开源的 L2 ADAS 堆栈

TinyNeuralNetwork 是一个高效且易用的深度学习模型压缩框架。

从机器学习的角度，精选关于多任务学习 (MTL) 的数据集、代码库与论文列表。

此仓库包含深度学习模型中预测不确定性估计的调查、数据集、论文与代码集合。

描述性深度学习

Android TensorFlow Lite 机器学习示例

使用来自相机的实时视频流的手语翻译器。

用于建立复杂神经网络的简单库。

在 Python 中使用 Keras 搭配 LSTM 循环神经网络进行多重多元时间序列预测的示例。

NeuPy 是基于 Tensorflow 的 Python 库，用于原型设计和构建神经网络

噪声标签学习（Learning with Noisy Labels）精选（最新）资源列表

语音转文字性能评测框架

关于 3D 物体检测深度学习的论文、代码与数据集。

使用 TensorFlow LSTM (长短期记忆) 神经网络进行时间序列预测的股价预测工具

ML-capsule 是一个专为没有导师或指导、但希望学习机器学习的初学者与有经验的数据科学爱好者所设计的项目。通过我们的存储库，他们可以学习机器学习、深度学习及许多相关技术，并通过不同的现实世界项目为面试做好准备。

此仓库包含论文“MMMU: A Massive Multi-discipline Multimodal Understanding and Reasoning Benchmark for Expert AGI”的评估代码

使用姿态估计与地标生成技术的自动化 3D 角色动画