onnxruntimemicrosoft
नयाONNX Runtime मशीन लर्निंग इन्फरेंस और ट्रेनिंग के लिए एक क्रॉस-प्लेटफॉर्म एक्सेलेरेटर है, जो PyTorch, TensorFlow और scikit-learn के मॉडल्स को सपोर्ट करता है।
OPEN SOURCE, OPEN TO EVERYONE
ओपन सोर्स। नई संभावनाएँ।
उत्कृष्ट ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट खोजें, गुमनाम रूप से प्रोजेक्ट सबमिट करें और अपने प्रोजेक्ट का दावा कर उसे संपादित करें।
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जिज्ञासा के साथ ओपन सोर्स खोजें।
THE FIRST COLLECTIONTopic: neural-networks清除
sonnetgoogle-deepmind
नयाSonnet डीपमाइंड द्वारा TensorFlow 2 पर निर्मित एक न्यूरल नेटवर्क लाइब्रेरी है। यह snt.Module अवधारणा के माध्यम से सरल, संयोजनीय अमूर्तताएँ प्रदान करता है, जो मशीन लर्निंग अनुसंधान के लिए कस्टम मॉड्यूल, क्रमबद्धता और वितरित प्रशिक्षण का समर्थन करता है।
Game-EngineMrDuckyTesla
नयाJava में लिखा गया एक निर्माणाधीन 2D गेम इंजन, जिसे बाहरी लाइब्रेरीज़ पर निर्भरता के बिना मॉड्यूलरिटी और कोड-केंद्रित विकास के लिए डिज़ाइन किया गया है।
ml-agentsUnity-Technologies
नयाUnity ML-Agents Toolkit एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है जो गेम्स और सिमुलेशन को बुद्धिमान एजेंटों को प्रशिक्षित करने के लिए वातावरण के रूप में उपयोग करने की सुविधा देता है, जिसमें डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग और इमिटेशन लर्निंग शामिल हैं, और यह PyTorch-आधारित कार्यान्वयन प्रदान करता है।
video2xk4yt3x
नयाVideo2X एक machine learning आधारित video super resolution और frame interpolation framework है, जिसे C/C++ में पूरी तरह rewrite किया गया है और यह Windows और Linux के लिए cross-platform support प्रदान करता है।
speechNVIDIA-NeMo
नयाNVIDIA NeMo Speech एक Apache-2.0 PyTorch फ्रेमवर्क है जो स्पीच AI मॉडल बनाने, अनुकूलित करने और तैनात करने हेतु है, जिसमें ASR, TTS और स्पीच LLMs शामिल हैं, साथ ही पूर्व-प्रशिक्षित चेकपॉइंट्स और Docker/uv इंस्टॉल पथ उपलब्ध हैं।
supervised-learningpowell-clark
नयाएक शैक्षिक रिपॉजिटरी जो Python का उपयोग करके बुनियादी सिद्धांतों से सुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग सिखाती है, जिसमें गणितीय आधार और व्यावहारिक कार्यान्वयन शामिल हैं।
faceswapdeepfakes
नयाFaceSwap एक डीप लर्निंग-आधारित टूल है जो तस्वीरों और वीडियो में चेहरे पहचानने और बदलने का काम करता है। यह CLI और GUI इंटरफेस के साथ एक्सट्रैक्ट, ट्रेन और कन्वर्ट स्टेज प्रदान करता है, CUDA GPU त्वरण का समर्थन करता है।
न्यूरल नेटवर्क और डीप लर्निंग पेपर्स के सरल PyTorch इंप्लीमेंटेशन का संग्रह, जिसमें दस्तावेजीकृत साइड-बाय-साइड स्पष्टीकरण हैं और जिसमें ट्रांसफॉर्मर, GANs, डिफ्यूजन मॉडल, RL, ऑप्टिमाइजर और अन्य कवर किए गए हैं।
keraskeras-team
नयाKeras 3 एक मल्टी-बैकएंड डीप लर्निंग फ्रेमवर्क है जो उपयोगकर्ताओं को JAX, TensorFlow, PyTorch, या OpenVINO का उपयोग करके मॉडल बनाने और प्रशिक्षित करने की अनुमति देता है।