Bibliotecas escritas em Jupyter Notebook

O NitroML é uma estrutura de benchmarking de qualidade de modelo modular, portátil e escalável para pipelines de Machine Learning e Automated Machine Learning (AutoML).

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Apache License 2.0

Artifact_Removal_GAN

Um U-net GAN para remoção de artefato jpeg.

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MIT

Transformer-Models-from-Scratch

implementando vários modelos de transformadores para várias tarefas.

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full_spectrum_bioinformatics

Um texto de bioinformática de acesso aberto.

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Transformer-in-Transformer

Uma implementação do Transformer no Transformer no TensorFlow para classificação de imagens, atenção dentro de patches locais (por Rishit-dagli).

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Apache License 2.0

DataDrivenDynSyst

Scripts e notebooks para acompanhar o livro Data-Driven Methods for Dynamic Systems.

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MIT

cdQnA

repositório de documentos e estudos sobre questões de domínio fechado e respostas com LLM.

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doohickey

Doohickey é uma ferramenta de difusão estável para artistas técnicos que desejam se manter atualizados com os últimos desenvolvimentos no campo.

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infery-examples

Uma coleção de aplicativos de demonstração e scripts de inferência para várias estruturas de aprendizado profundo usando inferência (Python).

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GNU General Public License v3.0

Data-Visualizations-Medium

Compreendendo modelos de dados e aprendizado de máquina com visualizações.

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MIT

Multi-Modal-Comparators

API unificada para facilitar o uso de modelos "perceptores" pré-treinados, a la CLIP.

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Deep-Learning-With-TensorFlow

Todos os recursos e exercícios práticos para você começar a usar o Deep Learning no TensorFlow.

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Apache License 2.0

Este algoritmo usa um retângulo feito pelo usuário para identificar o item de primeiro plano. Em seguida, o usuário pode editar para adicionar ou remover objetos do primeiro plano. Em seguida, remove o fundo e o torna transparente.