Bibliotecas escritas en Jupyter Notebook
DataMUX
[NeurIPS 2022] DataMUX: Multiplexación de datos para redes neuronales.
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- GNU General Public License v3.0
california-coronavirus-scrapers
Los raspadores web de código abierto que alimentan el rastreador de coronavirus de Los Angeles Times California.
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- MIT
finite-element-networks
Implementación de referencia de redes de elementos finitos como se propone en "Aprender la dinámica de los sistemas físicos a partir de observaciones dispersas con redes de elementos finitos" en ICLR 2022.
- 53
- MIT
OpenKF
Esta es una biblioteca C ++ de filtro Kalman de código abierto basada en la biblioteca Eigen3 para operaciones matriciales. La biblioteca tiene clases genéricas basadas en plantillas para la mayoría de las variantes de filtro de Kalman, que incluyen: (1) Filtro de Kalman, (2) Filtro de Kalman extendido, (3) Filtro de Kalman sin perfume y (4) UKF de raíz cuadrada...
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- GNU General Public License v3.0 only
auto_undercoat
Generación automática de capa inferior de imagen a partir de dibujos lineales.
- 52
- MIT
fellowship-prediction
Analiza su perfil de GitHub y le presenta un informe sobre la probabilidad de que se convierta en el próximo miembro de MLH.
- 51
- MIT
glami-1m
El mayor conjunto de datos de clasificación de imagen y texto multilingüe. Contiene productos de moda..
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- Apache License 2.0
openWakeWord
Un marco de detección de palabra (o frase) de activación de audio de código abierto con un enfoque en el rendimiento y la simplicidad.
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- Apache License 2.0
HackThisAI
Aprendizaje automático adversario (AML) Capturar la bandera (CTF).
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- GNU General Public License v3.0 only
datadoubleconfirm
Conjuntos de datos simples y cuadernos para visualización de datos, análisis estadístico y modelado, con reseñas aquí: http://projectosyo.wix.com/datadoubleconfirm..
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- MIT
Self-Attention-Guidance
La implementación del documento "Mejora de la calidad de la muestra de los modelos de difusión utilizando la guía de autoatención" (ICCV`23) (por SusungHong).
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- MIT
Generalizing-Lottery-Tickets
Este repositorio contiene código para replicar los experimentos proporcionados en el artículo de NeurIPS 2019 "Un boleto para ganarlos a todos: generalización de las inicializaciones de boletos de lotería en conjuntos de datos y optimizadores".
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- MIT
living-documents
Cómo usar cuadernos Jupyter y R Markdown para crear documentos vivos e informes reproducibles.
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- MIT
HackFest21
Solo se permitirán solicitudes de extracción válidas. Use solo python y no se aceptarán cambios en el archivo Léame.
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Siren-fastai2
Implementación no oficial de 'Representaciones neuronales implícitas con funciones de activación periódica'.
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- MIT