deep-learning

精選來自 CalTech、Columbia、Berkeley、MIT 與 Stanford 的公開機器學習工程課程列表。

E(n)-等變圖神經網路的 Pytorch 實作

Hardnet 描述子模型 - "Working hard to know your neighbor's margins: Local descriptor learning loss"

研究新類別發現 (Novel Class Discovery) 的論文列表

ICCV 2021 論文「Towards Flexible Blind JPEG Artifacts Removal (FBCNN)」的官方程式碼。

在 Kubernetes 上更輕鬆且高效地執行深度學習工作負載。

自動駕駛世界模型精選列表

TensorLayerX：適用於所有硬體、後端與作業系統的統一深度學習與強化學習框架

使用 🐳 Docker 容器並透過 🧠 Amazon SageMaker 訓練機器學習模型

軟體架構與軟體工程思維導圖：軟體術語與概念總覽。

PatchCamelyon (PCam) 深度學習分類基準測試

用於建立 Stylized-ImageNet 的程式碼，這是標準 ImageNet 的風格化版本（ICLR 2019 Oral）

一款效能優異的邊緣即時無錨點（anchor-free）物件偵測器

交通代理軌跡預測相關論文列表

深度學習系統筆記，包含深度學習數學基礎、神經網路基礎元件詳解、深度學習訓練策略與模型壓縮演算法詳解。

探索大型語言模型 (LLM) 微調的資源、教學、論文、工具與最佳實踐的綜合集合。適合機器學習從業人員與研究人員。

透過時頻一致性進行時間序列的自監督對比學習

Triton Model Analyzer 是一個 CLI 工具，協助更深入了解 Triton Inference Server 模型的運算與記憶體需求

用於視線估計與追蹤的 L2CS-Net 官方 PyTorch 實作

Holistically-Nested Edge Detection 的 PyTorch 重新實作。

第一個以 C++ 與 Python 實作的開放式聯邦學習框架。

StarGANv2-VC：一個用於自然語音轉換的多樣化、非監督式、非平行框架。

Hugging Face 的音訊 Transformers 課程。

learning-Journey-AI 是 2025 年最新整理的 AI 學習資源彙整，包含基礎理論、書籍、文章與論文，並提供實戰專案與工具以利練習。

貝葉斯深度學習：綜述。

https://srush.github.io/annotated-s4 的實作

一個簡單的人類自動駕駛汽車模組 🚘 🛣️

E2-TTS 實作，「極致簡單的完全非自回歸零樣本 TTS」，基於 Pytorch

用於高效能醫學影像處理、神經網路推論與視覺化的框架

FLAVR：一種快速且高效的影格插補技術程式碼