deep-learning

Cài đặt mô hình EfficientNet. Keras và TensorFlow Keras.

DIAMOND (DIffusion As a Model Of eNvironment Dreams) là một tác nhân học tăng cường được huấn luyện dựa trên mô hình thế giới khuếch tán. NeurIPS 2024 Spotlight.

Các tập dữ liệu thử nghiệm, bộ tải dữ liệu và công cụ đánh giá cho học máy đồ thị

Mọi thứ về học tập liên kết (federated learning), bao gồm tài liệu nghiên cứu, sách, mã nguồn, hướng dẫn, video và hơn thế nữa

Bộ giải phương trình vi phân số trong JAX. Hỗ trợ tự động tính đạo vi phân và GPU. https://docs.kidger.site/diffrax/

Avalanche: Thư viện toàn diện dành cho Học liên tục (Continual Learning) dựa trên PyTorch.

Hợp tác và gán nhãn bất kỳ loại dữ liệu, hình ảnh, văn bản hoặc tài liệu nào trong một giao diện web hoặc ứng dụng desktop dễ sử dụng.

Môi trường Học tăng cường dựa trên trò chơi Doom năm 1993 :godmode:

Triển khai Toolformer, mô hình ngôn ngữ có khả năng sử dụng công cụ, bởi MetaAI

Thư viện tối ưu hóa phi tuyến tính khả vi

Một bộ công cụ/thư viện Python dành cho học máy/học sâu hướng thực tế & khai thác dữ liệu trên chuỗi thời gian quan sát một phần, với hơn 50 mô hình mạng nơ-ron SOTA cho các tác vụ phân tích khoa học (gán giá trị, phân loại, phân cụm, dự báo, phát hiện bất thường, làm sạch) trên chuỗi thời gian đa biến không hoàn chỉnh được lấy mẫu bất thường trong công nghiệp với các giá trị thiếu NaN

Bộ công cụ CV dành cho các bài báo của tôi.

Bộ sưu tập Encoder-decoder của Alibaba từ Phòng thí nghiệm MinD (Machine IntelligeNce của Damo)

🤖 Thư viện Python để học và đánh giá các embedding biểu đồ tri thức

Bộ sưu tập gồm hơn 1000 bài báo khảo sát về Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) và Học máy (ML).

Một gói deep learning dành cho biểu diễn năng lượng tiềm năng nhiều thể (many-body) và động lực học phân tử.

Scaled-YOLOv4: Mở rộng Cross Stage Partial Network

Advanced Deep Learning với Keras, xuất bản bởi Packt

Một gói python để xây dựng các ứng dụng âm thanh thời gian thực được hỗ trợ bởi AI

[CVPR 2021] Bản triển khai chính thức trên PyTorch cho Transformer Interpretability Beyond Attention Visualization, một phương pháp mới để trực quan hóa việc phân loại bởi các mạng dựa trên Transformer.

Thông tin học thuật toàn diện và kịp thời về học liên kết (bài báo, framework, tập dữ liệu, hướng dẫn, hội thảo).

Trình đánh giá tự động cho các mô hình ngôn ngữ tuân theo hướng dẫn. Được xác thực bởi con người, chất lượng cao, chi phí rẻ và nhanh chóng.

Keras Temporal Convolutional Network. Hỗ trợ Python và R.

Thư viện nghiên cứu học sâu trên đồ thị (graph deep learning)

Danh sách tổng hợp các bài báo về định nghĩa World Models và việc sử dụng World Models cho việc tạo video tổng quát, AI có thể hiện (Embodied AI) và xe tự lái, bao gồm các bài báo, mã nguồn và các trang web liên quan.

Triển khai Make-A-Video, trình tạo văn bản thành video SOTA mới từ Meta AI, bằng PyTorch

[ECCV 2022] XMem: Phân đoạn đối tượng video dài hạn với mô hình bộ nhớ Atkinson-Shiffrin

[ICLR 2024] Bản cài đặt chính thức của "TimeMixer: Decomposable Multiscale Mixing for Time Series Forecasting"

Bản cài đặt không chính thức của Titans, bộ nhớ SOTA cho transformers, bằng PyTorch

Theo dõi bất kỳ điểm nào (TAP)