neural-network

一組筆記本與其他檔案，可協助你從頭學習 AI。

以 Julia 編寫的簡潔優美演算法

神經網路的基礎函式庫

Owl - OCaml 科學計算 @ https://ocaml.xyz

Arm NN ML 軟體。

在單張 A100 上以小於 6.3 秒的時間將 CIFAR-10 訓練至 94% 準確率。或在約 110 秒（甚至更快！）內達到約 95.79%。

[ECCV`24&ICLR`25] 用於高畫質大規模場景重建的 CityGaussian 系列

袖珍型多模態 AI，用於跨多語言文字、圖片和影片的內容理解與生成，速度比 OpenAI CLIP 和 LLaVA 快達 5 倍

使用差分進化演算法在 Cifar10 和 ImageNet 上實作《欺騙深度神經網路的單像素攻擊》的 Keras 版本

用於科學機器學習（SciML）加速模擬的（偏）微分方程式物理資訊神經網路（PINN）求解器

用於視覺化神經網路架構的圖表

一個用於處理神經網路並進行渲染的專案，透過簡化的呈現方式來深入了解模型的架構與參數。

表格深度學習研究：論文與套件

:computer: 學習讓機器學習，這樣你就不用辛苦編寫程式；終極清單

使用 PyTorch 1D 旋積網路進行音訊處理

Windows ML 的範例與工具。

torchview：視覺化 PyTorch 模型

用於 FPGA 上 QNN 推論的資料流編譯器

將圖片放大 4 倍，同時生成逼真的相片級細節。

NVIDIA 關於神經圖形原語即時訓練論文的純 PyTorch 實作：https://nvlabs.github.io/instant-ngp/

用於系統性文獻綜述的主動學習

Python機器學習演算法技術部落格，提供原創乾貨與程式碼實踐！【更多內容敬請關注公眾號 "演算法進階"】

機器學習開源大學

每週一篇論文

給定從單眼彩色影像取得的 2D 身體關節估計值，以熱門的 Bio Vision Hierarchy (BVH) 格式直接估計 3D 人體姿勢的即時方法。我們的貢獻包括：(a) 新穎且精簡的 2D 姿勢 NSRM 表示法。(b) 人體方向分類器與方向微調集合體

SchNetPack - 針對原子系統的深度類神經網路

純 Rust 實作的極簡生成式預訓練轉換器 (GPT)

BladeDISC 是一個用於機器學習工作負載的端對端動態形狀編譯器 (Dynamic Shape Compiler) 專案。

TensorFlow 中的資料壓縮

此儲存庫包含與統計學、機器學習、類神經網路、深度學習、NLP、數值方法以及自動化相關的指令碼和筆記本。