In Jupyter Notebook geschriebene Bibliotheken
micrograd
Eine winzige skalarwertige Autograd-Engine und eine darüber liegende neuronale Netzbibliothek mit PyTorch-ähnlicher API.
- 5.8k
- MIT
self-driving-car
Das Open-Source-Projekt für selbstfahrende Autos von Udacity.
- 5.8k
- GNU General Public License v3.0
tensorflow_tutorials
Von den Grundlagen bis zu etwas interessanteren Anwendungen von Tensorflow.
- 5.6k
- GNU General Public License v3.0
mmagic
OpenMMLab Multimodale Toolbox für erweiterte, generative und intelligente Erstellung. Schalten Sie die Magie frei 🪄: Generative KI (AIGC), benutzerfreundliche APIs, fantastischer Modellzoo, Diffusionsmodelle, für die Text-zu-Bild-Generierung, Bild-/Videowiederherstellung/-verbesserung usw.
- 5.5k
- Apache License 2.0
t81_558_deep_learning
Kurs T81-558 der Washington University (in St. Louis): Anwendungen tiefer neuronaler Netze.
- 5.5k
- GNU General Public License v3.0
lora
Verwendung der Low-Rank-Adaption zur schnellen Feinabstimmung von Diffusionsmodellen. (von cloneofsimo).
- 5.4k
- Apache License 2.0
ml-coursera-python-assignments
Python-Aufgaben für den Kurs „Maschinelles Lernen“ von Andrew Ng auf Coursera mit vollständiger Einreichung zur Benotungsfähigkeit und neu geschriebenen Anweisungen.
- 5.3k
Transformers-Tutorials
Dieses Repository enthält Demos, die ich mit der Transformers-Bibliothek von HuggingFace erstellt habe.
- 5.3k
- MIT
skorch
Eine Scikit-Learn-kompatible neuronale Netzwerkbibliothek, die PyTorch umschließt.
- 5.2k
- BSD 3-clause "New" or "Revised"
Yet-Another-EfficientDet-Pytorch
Die Pytorch-Neuimplementierung des offiziellen Efficientdet mit SOTA-Leistung in Echtzeit und vorab trainierten Gewichten.
- 5.1k
- GNU Lesser General Public License v3.0 only
YOLOv6
YOLOv6: ein einstufiges Objekterkennungs-Framework für industrielle Anwendungen.
- 5.1k
- GNU General Public License v3.0 only
deep-learning-v2-pytorch
Projekte und Übungen für das neueste Deep Learning ND-Programm https://www.udacity.com/course/deep-learning-nanodegree--nd101.
- 5.0k
- MIT
pytorch-seq2seq
Tutorials zur Implementierung einiger Sequenz-zu-Sequenz-Modelle (seq2seq) mit PyTorch und TorchText.
- 4.7k
- MIT
Financial-Models-Numerical-Methods
Sammlung von Notizbüchern über quantitative Finanzen, mit interaktivem Python-Code.
- 4.6k
- GNU Affero General Public License v3.0
tacotron2
Tacotron 2 – PyTorch-Implementierung mit schnellerer Inferenz als in Echtzeit.
- 4.6k
- BSD 3-clause "New" or "Revised"
lucid
Eine Sammlung von Infrastruktur und Werkzeugen für die Erforschung der Interpretierbarkeit neuronaler Netze.
- 4.6k
- Apache License 2.0
interpretable-ml-book
Buch über interpretierbares maschinelles Lernen.
- 4.5k
- GNU General Public License v3.0
practical-pytorch
Gehen Sie zu https://github.com/pytorch/tutorials – dieses Repo ist veraltet und wird nicht mehr gepflegt.
- 4.3k
- MIT
