Библиотеки, написани на Jupyter Notebook

morseangel

Дълбока невронна мрежа за Морзово декодиране.
  • 55
  • MIT

DataMUX

[NeurIPS 2022] DataMUX: Мултиплексиране на данни за невронни мрежи.
  • 55
  • GNU General Public License v3.0

AvatarGAN

Генерирайте анимационни изображения с помощта на Generative Adversarial Network.
  • 55

SAMtext

  • 54

redisai-examples

Витрина на RedisAI.
  • 53
  • MIT

california-coronavirus-scrapers

Уеб скрапърите с отворен код, които захранват инструмента за проследяване на коронавирус на Los Angeles Times California.
  • 53
  • MIT

notebooks

Тетрадки на Юпитер (от vaibhavsagar).
  • 53
  • BSD 3-clause "New" or "Revised"

finite-element-networks

Референтно внедряване на мрежи с крайни елементи, както е предложено в „Изучаване на динамиката на физическите системи от оскъдни наблюдения с мрежи с крайни елементи“ на ICLR 2022 г.
  • 53
  • MIT

DBSE-monitor

  • 53
  • MIT

GODM

  • 53

OpenKF

Това е C++ библиотека с филтър на Калман с отворен код, базирана на библиотека Eigen3 за матрични операции. Библиотеката има базирани на общи шаблони класове за повечето варианти на Калманов филтър, включително: (1) Калманов филтър, (2) Разширен Калманов филтър, (3) Калманов филтър без аромат и (4) UKF с квадратен корен...
  • 52
  • GNU General Public License v3.0 only

auto_undercoat

Автоматично генериране на картина на подкосъм от линейни чертежи.
  • 52
  • MIT

rmi

Научена структура на индекса.
  • 52
  • Apache License 2.0

stablediffusion-interpolation-tools

  • 51

mljar-examples

Примери как може да се използва MLJAR.
  • 51
  • Apache License 2.0

fellowship-prediction

Анализира вашия профил в GitHub и ви представя отчет за това каква е вероятността да станете следващият сътрудник на MLH!.
  • 51
  • MIT

glami-1m

Най-големият многоезичен набор от данни за класификация на изображения и текст. Съдържа модни продукти..
  • 50
  • Apache License 2.0

llm-humaneval-benchmarks

  • 50
  • MIT

openWakeWord

Рамка за откриване на звукова дума (или фраза) с отворен код с фокус върху производителността и простотата.
  • 50
  • Apache License 2.0

HackThisAI

Състезателно машинно обучение (AML) Capture the Flag (CTF).
  • 50
  • GNU General Public License v3.0 only

pytorch-symbolic

Осигурява символичен API за създаване на модел в PyTorch..
  • 50
  • MIT

minGPT-TF

Минимално TF2 повторно внедряване на OpenAI GPT обучението.
  • 50
  • MIT

datadoubleconfirm

Прости набори от данни и тетрадки за визуализация на данни, статистически анализ и моделиране - с описания тук: http://projectosyo.wix.com/datadoubleconfirm..
  • 49
  • MIT

Self-Attention-Guidance

Изпълнението на документа „Подобряване на качеството на извадката на дифузионни модели с помощта на насоки за самовнимание“ (ICCV`23) (от SusungHong).
  • 49
  • MIT

Deepstream

yolov2,yolov5,yolov6,yolov7,yolov7,yolovR ​​,yolovX на deepstream.
  • 49

Generalizing-Lottery-Tickets

Това хранилище съдържа код за възпроизвеждане на експериментите, дадени в документа на NeurIPS 2019 „Един билет за спечелване на всички: обобщаване на инициализации на лотарийни билети в набори от данни и оптимизатори“.
  • 49
  • MIT

TheVault

📂 Начало на набора от данни на The Vault.
  • 49

living-documents

Как да използвате преносими компютри Jupyter и R маркдаун за създаване на живи документи и възпроизводими отчети..
  • 49
  • MIT

HackFest21

Ще бъдат разрешени само валидни заявки за изтегляне. Използвайте само python и промените readme няма да се приемат..
  • 49

Siren-fastai2

Неофициално внедряване на „Имплицитни невронни представяния с функции за периодично активиране“.
  • 48
  • MIT