Knihovny napsané v Jupyter Notebooku

NitroML je modulární, přenosný a škálovatelný rámec pro srovnávání kvality modelu pro kanály strojového učení a automatického strojového učení (AutoML).

40
Apache License 2.0

Artifact_Removal_GAN

U-net GAN pro odstranění jpeg artefaktů.

40
MIT

Graphs4Sci

40
MIT

Transformer-Models-from-Scratch

implementace různých modelů transformátorů pro různé úkoly.

40

full_spectrum_bioinformatics

Bioinformatický text s otevřeným přístupem.

39

Transformer-in-Transformer

Implementace transformátoru v transformátoru v TensorFlow pro klasifikaci obrazu, pozornost uvnitř místních záplat (od Rishit-dagli).

39
Apache License 2.0

DataDrivenDynSyst

Skripty a notebooky, které doprovázejí knihu Data-Driven Methods for Dynamic Systems.

39
MIT

cdQnA

úložiště dokumentů a studií o otázkách a odpovědích v uzavřené doméně pomocí LLM.

39

doohickey

Doohickey je stabilní nástroj pro difúzi pro technické umělce, kteří chtějí zůstat v obraze s nejnovějším vývojem v oboru.

39

DeepFloyd-IF-colab

39
The Unlicense

infery-examples

Sbírka demo aplikací a inferenčních skriptů pro různé rámce hlubokého učení pomocí infery (Python).

39
GNU General Public License v3.0

Data-Visualizations-Medium

Porozumění datovým modelům a modelům strojového učení s vizualizacemi.

38
MIT

Multi-Modal-Comparators

Jednotné API pro usnadnění používání předem trénovaných modelů „vnímače“, a la CLIP.

38

Deep-Learning-With-TensorFlow

Všechny zdroje a praktická cvičení pro vás, abyste mohli začít s Deep Learning v TensorFlow.

38
Apache License 2.0

iterative-grabcut

Tento algoritmus používá k identifikaci položky v popředí obdélník vytvořený uživatelem. Poté může uživatel upravit a přidat nebo odebrat objekty do popředí. Poté odstraní pozadí a zprůhlední ho..