Bibliotecas escritas en Jupyter Notebook

morseangel

Red neuronal profunda para decodificación Morse.
  • 55
  • MIT

DataMUX

[NeurIPS 2022] DataMUX: Multiplexación de datos para redes neuronales.
  • 55
  • GNU General Public License v3.0

AvatarGAN

Genere imágenes de dibujos animados utilizando la red adversa generativa.
  • 55

SAMtext

  • 54

redisai-examples

Escaparate de RedisAI.
  • 53
  • MIT

california-coronavirus-scrapers

Los raspadores web de código abierto que alimentan el rastreador de coronavirus de Los Angeles Times California.
  • 53
  • MIT

notebooks

Cuadernos Jupyter (por vaibhavsagar).
  • 53
  • BSD 3-clause "New" or "Revised"

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

DBSE-monitor

  • 53
  • MIT

GODM

  • 53

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...
  • 52
  • GNU General Public License v3.0 only

auto_undercoat

Generación automática de capa inferior de imagen a partir de dibujos lineales.
  • 52
  • MIT

rmi

Una estructura de índice aprendida.
  • 52
  • Apache License 2.0

mljar-examples

Ejemplos de cómo se puede usar MLJAR.
  • 51
  • Apache License 2.0

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..
  • 50
  • 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.
  • 50
  • Apache License 2.0

HackThisAI

Aprendizaje automático adversario (AML) Capturar la bandera (CTF).
  • 50
  • GNU General Public License v3.0 only

pytorch-symbolic

Proporciona una API simbólica para la creación de modelos en PyTorch.
  • 50
  • MIT

minGPT-TF

Una reimplementación mínima de TF2 del entrenamiento OpenAI GPT.
  • 50
  • MIT

datadoubleconfirm

Conjuntos de datos simples y cuadernos para visualización de datos, análisis estadístico y modelado, con reseñas aquí: http://projectosyo.wix.com/datadoubleconfirm..
  • 49
  • 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).
  • 49
  • MIT

Deepstream

yolov2,yolov5,yolov6,yolov7,yolov7,yolovR ​​,yolovX en corriente profunda.
  • 49

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".
  • 49
  • MIT

TheVault

📂 Inicio del conjunto de datos de The Vault.
  • 49

living-documents

Cómo usar cuadernos Jupyter y R Markdown para crear documentos vivos e informes reproducibles.
  • 49
  • MIT

HackFest21

Solo se permitirán solicitudes de extracción válidas. Use solo python y no se aceptarán cambios en el archivo Léame.
  • 49

Siren-fastai2

Implementación no oficial de 'Representaciones neuronales implícitas con funciones de activación periódica'.
  • 48
  • MIT