deep-neural-networks

使用 tensorflow 與 pytorch 實作的變分自動編碼器（包含反向自迴歸流）

用於視覺化神經網路架構的圖表

用於加速超深層類神經網路的通道剪枝技術 (ICCV'17)

一個用於影像與圖形攻擊及防禦方法的 PyTorch 對抗式學習庫

《GANs in Action: Deep learning with Generative Adversarial Networks》的配套儲存庫

不限框架的頂尖顯著性方法（XRAI、BlurIG、SmoothGrad 等）實作。

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

透過這系列完整的深度學習教學，使用 tensorflow2.0、keras 與 python 學習深度學習。從零開始學習深度學習。適合初學者的深度學習系列。Tensorflow 教學、tensorflow 2.0 教學、python 深度學習教學。

機器學習 Q and AI 書籍

用於表達快速且具備可移植性資料平行演算法的多面體編譯器

（深度）神經網路壓縮與加速的近期方法集合。

TensorFlow 中的資料壓縮

偵測原始程式碼的程式語言。

由端到端 AI 技術驅動的免費且完全開源的 L2 ADAS 堆疊

TinyNeuralNetwork 是一個高效且易用的深度學習模型壓縮框架。

從機器學習的角度，精選關於多工學習 (MTL) 的資料集、程式碼庫與論文清單。

此儲存庫包含深度學習模型中預測不確定性估計的調查、資料集、論文與程式碼集合。

描述性深度學習

Android TensorFlow Lite機器學習範例

使用來自相機的即時視訊串流的手語翻譯器。

用於建立複雜類神經網路的簡單函式庫。

在 Python 中使用 Keras 搭配 LSTM 循環神經網路進行多重多元時間序列預測的範例。

NeuPy 是一個基於 Tensorflow 的 Python 庫，用於原型設計和建構神經網路

雜訊標籤學習（Learning with Noisy Labels）精選（最新）資源列表

語音轉文字效能評測框架

關於 3D 物件偵測深度學習的論文、程式碼與資料集。

使用 TensorFlow LSTM (長短期記憶) 神經網路進行時間序列預測的股價預測工具

ML-capsule 是一個專為沒有導師或指導、但希望學習機器學習的初學者與有經驗的資料科學愛好者所設計的專案。透過我們的儲存庫，他們可以學習機器學習、深度學習及許多相關技術，並透過不同的現實世界專案為面試做好準備。

此儲存庫包含論文「MMMU: A Massive Multi-discipline Multimodal Understanding and Reasoning Benchmark for Expert AGI」的評估程式碼

使用姿勢估計與地標生成技術的自動化 3D 角色動畫