deep-learning

在 Kubernetes 上執行 Ray 應用程式的工具包

計算機視覺相關好玩的 AI 專案（Python、C++、embedded system）

記錄 CV 演算法工程師的成長之路，分享電腦視覺和模型壓縮部署技術棧筆記。https://harleyszhang.github.io/cv_note/

自動去除圖片和影片中的馬賽克，或為其新增馬賽克。

在 PyTorch 中實現 AudioLM，這是一種來自 Google Research 的領先 (SOTA) 音訊生成語言建模方法

EdgeConnect：使用邊緣預測的結構引導圖像修復技術，ICCV 2019。

🐸STT - 用於語音轉文字的深度學習工具組。訓練與部署 STT 模型從未如此簡單。

用於推薦系統的 PyTorch 領域函式庫

用於工業級搜尋、推薦和廣告的精選深度學習論文。專注於 Embedding、Matching、Pre-Ranking、Ranking、Post Ranking、Relevance、LLM 和 RL。請引用我們的論文 "Deep Learning to Rank in Industrial Search Engines, Recommender Systems, and Online Advertising - An Overview and New Perspectives" (TOIS 2026)。

一個用於多工學習的 PyTorch 函式庫

專為研究人員打造的基於 PyTorch 的音訊來源分離工具組

這是我們的新專案「高準確度二分影像分割」的儲存庫

建構於 Vulkan 之上的通用 GPU 計算框架，支援數千種跨供應商顯示卡 (AMD、Qualcomm、NVIDIA 等)。速度極快、支援行動裝置、非同步，並針對進階 GPU 資料處理使用情境進行最佳化。由 Linux Foundation 背書支援。

將 TensorFlow、Keras、Tensorflow.js 與 Tflite 模型轉換為 ONNX

適用於 Torch 與 TensorRT 的深度學習伺服器與 CLI

針對 PyTorch 的自動架構搜尋與超參數最佳化

讓大型語言模型（LLM）變得簡單，EasyLM 是在 JAX/Flax 中進行 LLM 預訓練、微調、評估與服務的一站式解決方案。

基於 PyTorch 的去中心化深度學習。專為在世界各地數千名志願者的設備上訓練模型而建構。

使用深度學習進行物件追蹤與偵測的論文、資料集、程式碼與其他資源集合

使用 TensorFlow 2.0 實作的 YOLOv3

機器學習演算法速度提升 2-2000 倍，記憶體佔用減少 50%，支援新舊所有硬體。

[AAAI-23 Oral] 論文「Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?」的官方實作

使用 PyTorch 透過機器學習與深度學習解決實際問題的 Jupyter Notebook 教學。主題包含：使用 Detectron 2 進行人臉偵測、使用 LSTM Autoencoders 進行時間序列異常偵測、使用 YOLO v5 進行物件偵測、建立你的第一個類神經網路、針對冠狀病毒每日確診數的時間序列預測、使用 BERT 進行情感分析

SimCLR 的 PyTorch 實作：視覺表徵對比學習的簡單框架

關於「Autoformer: Decomposition Transformers with Auto-Correlation for Long-Term Series Forecasting」(NeurIPS 2021) 的程式碼釋出，https://arxiv.org/abs/2106.13008

使用 Stable Diffusion turbo 進行單步驟圖生圖：草圖轉圖像、白天轉黑夜等

Graphormer 是一個用於分子建模的通用深度學習骨幹網路。

具備即時語音複製功能的越南語 TTS • 裝置端 • 即時 CPU 推論 • 24kHz 音訊品質 • Chuyển văn bản thành giọng nói tiếng Việt • Text to speech tiếng Việt • TTS tiếng Việt

適用於分散式、可擴充 PyTorch 應用程式的機器學習指標。

PyTorch 的 LeetCode — 來自 Google、Meta、Anthropic 真實面試的 65 道 ML/AI 面試題。包含 Jupyter notebooks、自動評分器以及 MCP AI 家教。