Библиотеки, написани на Jupyter Notebook

GPU-Puzzles

Решете пъзели. Научете CUDA..
  • 3.5k
  • MIT

HELK

Ловният ЕЛК.
  • 3.5k
  • GNU General Public License v3.0 only

ArtLine

Проект, базиран на Deep Learning, за създаване на линейни портрети..
  • 3.4k
  • MIT

adanet

Бърз и гъвкав AutoML с гаранции за обучение..
  • 3.4k
  • Apache License 2.0

fastpages

Лесна за използване платформа за блогове с подобрена поддръжка за Jupyter Notebooks..
  • 3.4k
  • Apache License 2.0

ThinkDSP

Think DSP: Цифрова обработка на сигнали в Python, от Алън Б. Дауни..
  • 3.4k

deep-text-recognition-benchmark

Разпознаване на текст (оптично разпознаване на знаци) с методи за дълбоко обучение..
  • 3.4k
  • Apache License 2.0

scientific-python-lectures

Лекции по научни изчисления с Python, като преносими компютри IPython..
  • 3.4k

pyannote-audio

Невронни градивни елементи за диаризация на говорещия: откриване на говорна активност, откриване на промяна на говорещия, откриване на припокриваща се реч, вграждане на говорещия.
  • 3.4k
  • MIT

course-nlp

Курс „Код – първо въведение в НЛП“.
  • 3.3k

alpha-zero-general

Чиста реализация, базирана на AlphaZero за всяка игра във всяка рамка + урок + Othello/Gobang/TicTacToe/Connect4 и др.
  • 3.3k
  • MIT

go-profiler-notes

бележките на felixge за различните налични методи за профилиране на go..
  • 3.3k
  • Creative Commons Attribution Share Alike 4.0

Deep-Learning

  • 3.3k
  • MIT

faceswap-GAN

Автоматичен енкодер за премахване на шума + противопоставящи се загуби и механизми за внимание за размяна на лица..
  • 3.3k

Conference-Acceptance-Rate

Процент на приемане за големите AI конференции.
  • 3.2k
  • MIT

VToonify

[SIGGRAPH Азия 2022] VToonify: Контролируемо прехвърляне на портретен видео стил с висока разделителна способност.
  • 3.2k
  • GNU General Public License v3.0

LSTM-Human-Activity-Recognition

Пример за разпознаване на човешка дейност с използване на TensorFlow върху набор от данни от сензори на смартфон и LSTM RNN. Класифициране на типа движение между шест категории дейности - Гийом Шевалие.
  • 3.2k
  • MIT

Luotuo-Chinese-LLM

骆驼(Luotuo): Open Sourced Chinese Language Models. Developed by 陈启源 @ 华中师范大学 & 李鲁鲁 @ 商汤科技 & 冷子昂 @ 商汤科技.
  • 3.1k
  • Apache License 2.0

BLIP

PyTorch код за BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language Разбиране и генериране.
  • 3.1k
  • BSD 3-clause "New" or "Revised"

ML-Workspace

🛠 Всичко в едно уеб базирана IDE, специализирана за машинно обучение и наука за данни..
  • 3.1k
  • Apache License 2.0

EconML

ALICE (Automated Learning and Intelligence for Causation and Economics) е изследователски проект на Microsoft, насочен към прилагане на концепции за изкуствен интелект при вземането на икономически решения. Една от целите му е да изгради набор от инструменти, който съчетава най-съвременните техники за машинно обучение с иконометрия, за да доведе до автоматизация на сложни проблеми с причинно-следствените изводи. Към днешна дата ALICE Python SDK (econml) внедрява ортогонални алгоритми за машинно обучение, като например двойната работа на машинното обучение на.
  • 3.1k
  • GNU General Public License v3.0

vissl

VISSL е библиотеката на FAIR от разширяеми, модулни и мащабируеми компоненти за SOTA самоконтролирано обучение с изображения.
  • 3.1k
  • MIT

stable-diffusion

Оптимизирана стабилна дифузия, модифицирана да работи на по-ниска GPU VRAM (от basujindal).
  • 3.1k
  • GNU General Public License v3.0

whisper-jax

JAX внедряване на модела Whisper на OpenAI за до 70x ускоряване на TPU..
  • 3.0k
  • Apache License 2.0

RL-Adventure-2

Внедряване на PyTorch0.4 на: актьорски критик / проксимална оптимизация на политиката / acer / ddpg / двубой на близнаци ddpg / мек актьорски критик / генеративно състезателно имитиране на обучение / преиграване на ретроспекция.
  • 3.0k

Dreambooth-Stable-Diffusion

Внедряване на Dreambooth (https://arxiv.org/abs/2208.12242) чрез текстова инверсия (https://arxiv.org/abs/2208.01618) за стабилна дифузия (https://arxiv.org/abs/2112.10752). Ощипвания, фокусирани върху обучение на лица, обекти и стилове. (от JoePenna).
  • 3.0k
  • MIT

python-training

Python обучение за бизнес анализатори и търговци.
  • 3.0k
  • Apache License 2.0

pixel2style2pixel

Официално внедряване за „Кодиране със стил: енкодер StyleGAN за превод от изображение към изображение“ (CVPR 2021), представящо рамката pixel2style2pixel (pSp).
  • 3.0k
  • MIT

starter-hugo-academic

🎓 Hugo Academic Theme 创建一个学术网站. Easily create a beautiful academic résumé or educational website using Hugo and GitHub..
  • 3.0k
  • MIT

web-stable-diffusion

Пренасяне на стабилни дифузионни модели в уеб браузърите. Всичко работи в браузъра без сървърна поддръжка..
  • 3.0k
  • Apache License 2.0