deep-learning

Tạo nhạc jazz điều khiển bằng học sâu sử dụng Keras & Theano!

🔮 Cách tiếp cận lập trình hàm mới mẻ cho học sâu, tương thích với các thư viện yêu thích của bạn

Kho lưu trữ câu hỏi và câu trả lời phỏng vấn về AIGC/CV/LLMs, đồng thời chứa các ý tưởng, vấn đề, tài nguyên và dự án mới trong quá trình làm việc và nghiên cứu khoa học

Công cụ tương tác cho Học máy, Học sâu và Toán học

Triển khai các tài liệu nghiên cứu trong 100 dòng mã.

MuZero

Bộ chỉ số công bằng toàn diện cho các tập dữ liệu và mô hình học máy, giải thích về các chỉ số này, cùng các thuật toán giảm thiểu thiên vị trong tập dữ liệu và mô hình.

Một nền tảng học tập vòng kín thị giác máy tính nơi mã có thể được chạy tương tác trực tuyến. Sách điện tử tiếng Trung, mã nguồn và cộng đồng trao đổi của độc giả cho 《Thực hành Thị giác Máy tính: Thuật toán và Ứng dụng》 (đang được cập nhật liên tục...) 📘 Sách điện tử trực tuyến https://charmve.github.io/computer-vision-in-action/ 👇 Trang chủ dự án

Máy chủ suy luận mã nguồn mở và cụm sản xuất cho tất cả các mô hình mà agent của bạn cần.

Hướng dẫn đơn giản và toàn diện về TensorFlow

Nhận dạng Tự động Tiếng nói Đa ngôn ngữ với mốc thời gian cấp độ từ và độ tin cậy

[ICLR 2023] Mã nguồn chính thức của bài báo "DINO: DETR with Improved DeNoising Anchor Boxes for End-to-End Object Detection"

Một framework chuẩn Python giúp đơn giản hóa việc xây dựng dịch vụ AI

Lớp Attention trong Keras (điểm số Luong và Bahdanau).

Kích hoạt PyTorch trên các thiết bị XLA (ví dụ: Google TPU)

Dễ dàng tính toán các embedding clip và xây dựng hệ thống truy xuất clip với chúng

Kho lưu trữ này chứa các bài báo nghiên cứu có chú thích mà tôi thấy thực sự hay và hữu ích

"Dịch máy: Nền tảng và Mô hình" bởi Tiêu Đồng, Chu Tĩnh Bo - Machine Translation: Foundations and Models

Danh sách các bài báo, mã nguồn và thí nghiệm sử dụng học sâu để dự đoán chuỗi thời gian

Hệ thống gợi ý Deep Learning

Danh sách các dự án và tài liệu nghiên cứu tuyệt vời về trình biên dịch dành cho tính toán tensor và deep learning.

Hình ảnh để suy luận không cần gán nhãn (sử dụng các mô hình nền tảng để huấn luyện các mô hình có giám sát).

Nhận dạng ký tự quang học (OCR) cho văn bản tiếng Nhật, tập trung chủ yếu vào manga tiếng Nhật

Học không giám sát để căn chỉnh ảnh

Framework Pytorch để học sâu trên đám mây điểm (point clouds).

Mạng nơ-ron sâu để trích xuất thông tin thông minh từ các tài liệu hóa đơn.

MLNLP: Kho lưu trữ này tổng hợp các bài báo có mã nguồn mở từ các hội nghị trí tuệ nhân tạo (như ACL, EMNLP, NAACL, COLING, AAAI, IJCAI, ICLR, NeurIPS, ICML, v.v.).

AIMET là một thư viện cung cấp các kỹ thuật lượng tử hóa và nén nâng cao cho các mô hình mạng nơ-ron đã được huấn luyện.

[ICLR 2024] Bản cài đặt chính thức của " 🦙 Time-LLM: Time Series Forecasting by Reprogramming Large Language Models"

Xây dựng, cá nhân hóa và điều khiển LLM của riêng bạn. Từ tiền xử lý dữ liệu đến tinh chỉnh, xTuring cung cấp cách dễ dàng để cá nhân hóa các LLM mã nguồn mở. Tham gia cộng đồng discord của chúng tôi: https://discord.gg/TgHXuSJEk6