Captum ist eine Open-Source-Bibliothek für PyTorch, die Werkzeuge zur Modellinterpretierbarkeit bietet. Sie unterstützt multimodale Modelle für Bild und Text und ermöglicht es…
Die besten KI-Tools für Machine Learning Ingenieure
529 ToolsEntdecken Sie die besten KI-Tools für Machine Learning Ingenieure — von KI-Agenten-Überwachungs- und Computer-Vision-Plattformen bis hin zu KI-Modellen, Frameworks und Datenmanagement-Lösungen. Hier finden Machine-Learning-Profis Ressourcen, die komplexe Aufgaben vereinfachen: robuste KI-Modelle entwickeln, skalierbare Anwendungen bereitstellen, Agentenleistung überwachen und große Datensätze effizient verwalten. Durchstöbern Sie 529 Die besten KI-Tools für Machine Learning Ingenieure in KI-Apps, KI-Modelle, KI-Frameworks, KI-Plattformen und KI-GitHub-Repos und mehr.
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Rerun ist die Datenebene für physische KI und bietet Primitive zum Erstellen, Verstehen und Verbessern Ihrer Daten-Loops. Es verarbeitet multirate und multimodale Daten von der…
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Riku.AI ist eine No-Code-Plattform zum Erstellen, Testen und Bereitstellen von KI-Anwendungen. Erstellen Sie Chat-, Text-, Bild- und Vision-Apps in wenigen Minuten mit über 40…
KI-Apps
Pangeanic befähigt Unternehmen, KI-Labore und Regierungen zum Aufbau mehrsprachiger KI-Systeme. Sie stellen vertrauenswürdige Datensätze, menschliches Feedback zur…
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Grably bietet hochwertige, multimodale Datensätze für menschliche Interaktion und Konversation für die KI-Forschung. Sie erfassen und strukturieren physische Bewegung,…
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Wallaroo.ai ist eine KI-Plattform, die Werkzeuge für die Bereitstellung, Verwaltung und Überwachung von Machine-Learning-Modellen bietet. Ziel ist es, den MLOps-Lebenszyklus zu…
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NVIDIA bietet eine umfassende KI-Plattform, die Fortschritte in den Bereichen künstliche Intelligenz, Hochleistungsrechnen, Gaming und autonome Systeme vorantreibt. Ihre Lösungen…
KI-Plattformen
Paperspace, jetzt Teil von DigitalOcean, bietet eine MLOps-Plattform zum Erstellen und Skalieren von KI-Anwendungen. Sie bietet integrierte Tools wie Notebooks, Machines und…
KI-Plattformen
Seldon Core ist ein MLOps- und LLMOps-Framework für die Bereitstellung, Verwaltung und Skalierung von KI-Systemen auf Kubernetes. Es ermöglicht die standardisierte Bereitstellung…
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Cortex bietet skalierbare Cloud-Infrastruktur für die Bereitstellung, Verwaltung und Skalierung von Machine-Learning-Modellen in der Produktion. Es bietet serverlose und…
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KServe ist eine Open-Source-Plattform, die nativ auf Kubernetes läuft und für das Self-Hosting von KI-Inferenz konzipiert ist. Sie bietet eine einheitliche Lösung für generative…
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Graphcore entwickelt spezialisierte Prozessoren zur Beschleunigung von Machine-Learning- und KI-Anwendungen. Ihre Technologie ermöglicht es Innovatoren, Durchbrüche in der…
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Tenstorrent ist ein Computerunternehmen, das Hardware und Software der nächsten Generation für KI entwickelt. Sie bieten KI-Workstations, Server und flexible IP-Lösungen an. Ihr…
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Blaize bietet eine KI-Services-Plattform, die KI-Anwendungen als APIs liefert und so eine schnelle Bereitstellung von Geschäftsergebnissen ermöglicht. Ihre Edge-KI-Plattformen,…
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SUPERWISE AMP ist eine Agentic Management Platform für regulierte Branchen, die vollständige Transparenz, Echtzeit-Schutzmechanismen und Richtliniendurchsetzung bietet. Sie…
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DKube ermöglicht Unternehmen die Bereitstellung sicherer, produktionsreifer privater KI-Systeme. Es ermöglicht den Aufbau von KI-Lösungen in On-Premise- und Hybridumgebungen und…
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NVIDIA NeMo bietet Werkzeuge zur Generierung synthetischer Daten zur Beschleunigung der Entwicklung von agentic AI. Es erstellt hochwertige, domänenspezifische Datensätze für das…
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Imagimob ist spezialisiert auf Edge AI und tinyML und bietet Lösungen für den Einsatz von maschinellem Lernen auf Edge-Geräten. Ihr DEEPCRAFT™ Studio beschleunigt die Entwicklung…
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DVC ist ein Open-Source-Versionskontrollsystem für Data-Science- und Machine-Learning-Projekte. Es bietet eine Git-ähnliche Erfahrung zur Verwaltung von Daten, Modellen und…
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Die DataRobot Produktdokumentation bietet umfassende Ressourcen für die End-to-End-KI-Plattform. Greifen Sie auf detaillierte Anleitungen, Tutorials und API-Dokumentationen für…
KI-Plattformen
Databricks Feature Store ist eine zentrale Registrierung für KI/ML-Features innerhalb von Unity Catalog. Es bietet integrierte Governance, Lineage, Point-in-Time-Joins und…
Dies ist eine feinabgestimmte Version von Llama 2 13b, erweitert um zusätzliche Attention Heads von Llama 33b. Sie wurde auf etwa 10 Millionen Tokens aus RedPajama trainiert, um…
KI-Modelle
DETR ist ein End-to-End-Framework für Objekterkennung und panoptische Segmentierung, das Transformer als Kernkomponente integriert. Es vereinfacht die Architektur, sagt direkt…
KI-Modelle
Densenet ist eine tiefe Faltungs-Neuronale-Netzwerk-Architektur, die über PyTorch verfügbar ist. Sie verbessert die Feature-Propagation und -Wiederverwendung, indem jede Schicht…
KI-Modelle
MobileNets sind eine Familie von mobilen Computer-Vision-Modellen für TensorFlow, die für effiziente On-Device- oder Embedded-Anwendungen entwickelt wurden. Sie maximieren die…
KI-Modelle
SqueezeNet ist ein tiefes neuronales Faltungsnetzwerkmodell, das über PyTorch verfügbar ist. Es erreicht eine Genauigkeit auf AlexNet-Niveau mit deutlich weniger Parametern und…
KI-Modelle
Xception ist ein Deep-Learning-Modell, das über die Keras 3 API verfügbar ist. Es ist Teil von Keras Applications und bietet vortrainierte Modelle für verschiedene…
KI-Modelle
Transfo-XL-WT103 ist ein kausales Transformer-Modell mit relativen Positions-Embeddings, das versteckte Zustände für längere Kontexte wiederverwenden kann. Entwickelt von Zihang…
KI-Modelle
Google DeepMind erforscht große Sprachmodelle wie Gopher und konzentriert sich dabei auf deren Fähigkeiten, ethische Aspekte und effizientes Training. Die Forschung umfasst ein…
KI-Modelle
Diese Forschung analysiert empirisch den optimalen Kompromiss zwischen Modellgröße und Trainingsdaten für große Sprachmodelle bei einem festen Rechenbudget. Sie zeigt, dass…
KI-Modelle
FaceNet ist eine TensorFlow-Implementierung für Gesichtserkennung und -clustering, basierend auf dem FaceNet-Paper. Sie nutzt Deep-Learning-Modelle, um einheitliche Embeddings für…
KI-Modelle
Longformer Base 4096 ist ein Transformer-Modell, das für die Verarbeitung langer Dokumente entwickelt wurde. Es baut auf RoBERTa auf und wurde auf erweiterten Sequenzen von bis zu…
KI-Modelle
Das BigBird-Basismodell ist ein Transformer, der BERT erweitert, um durch Block-Sparse-Attention wesentlich längere Sequenzen zu verarbeiten. Es ist für Masked Language Modeling…
KI-Modelle
Phi-2 ist ein Sprachmodell mit 2,7 Milliarden Parametern von Microsoft Research. Es demonstriert herausragende Fähigkeiten im logischen Denken und Sprachverständnis und erzielt…
KI-Modelle
Dieses KI-Modell beschreibt ein großes, tiefes faltungsneuronales Netz, das für die Klassifizierung von ImageNet trainiert wurde. Es erzielte Spitzenwerte mit Top-1- und…
KI-Modelle
Dieses GitHub-Repository bietet eine Beispielimplementierung von Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGAN) mit PyTorch. Es ermöglicht Benutzern, Modelle auf…
KI-Modelle
UL2 20B ist ein Open-Source-Modell für einheitliches Sprachlernen, das verschiedene Paradigmen des Sprachmodellierens vereint. Es verbessert die Leistung bei Fine-Tuning- und…
Dieses Framework führt eine neuartige Methode des aktiven Lernens zur Anreicherung großer 3D-Formdatensätze mit semantischen Regionenannotationen ein. Es kombiniert effizient…
KI-Modelle
DGCNN ist ein KI-Modell für das Lernen auf Punktwolken, das Dynamic Graph CNN implementiert. Es erzielt Spitzenleistungen bei Aufgaben wie der Klassifizierung und Segmentierung…
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MMAction2 ist eine grundlegende Bibliothek für Aufgaben der Aktionserkennung und des Video-Verständnisses. Sie bietet ein umfassendes Toolkit für die Entwicklung und…
KI-Modelle
AudioLM ist ein KI-Modell, das hochwertige Audiodaten mit langfristiger Konsistenz generiert. Es behandelt die Audiogenerierung als Sprachmodellierungsaufgabe und bildet Audio auf…
ALIGN ist ein KI-Modell, das visuelle und visuelle Sprachrepräsentationslernen mithilfe von verrauschten Textüberwachungen aus über einer Milliarde Bild-Alt-Text-Paaren skaliert.…
KI-Modelle
BEiT ist ein selbstüberwachtes Modell zur Erfassung visueller Repräsentationen, das masked image modeling zur Vortrainierung von Vision Transformern verwendet. Es tokenisiert…
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Variational Autoencoder (VAEs) bieten einen probabilistischen Ansatz zur Darstellung des latenten Raums. Im Gegensatz zu Standard-Autoencodern kodieren VAEs Beobachtungen in…
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Reformer ist ein KI-Modell, das die Transformer-Architektur für die Verarbeitung umfangreicher sequenzieller Daten verbessert. Es adressiert Einschränkungen bei…
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Mamba ist eine neuartige State Space Model (SSM)-Architektur, die für effizientes Sequenzmodellierung entwickelt wurde und sich besonders gut für informationsdichte Daten wie…
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RWKV ist ein leistungsstarkes Sprachmodell, das effiziente Inferenz- und flexible Fine-Tuning-Möglichkeiten bietet. Es unterstützt verschiedene Anwendungen, darunter Desktop-GUIs,…
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OpenELM ist eine hochmoderne, offene Sprachmodellfamilie von Apple Machine Learning Research. Sie zeichnet sich durch eine schichtweise Skalierungsstrategie für verbesserte…
KI-Modelle
零一万物 (01.AI) ist ein globales KI-Unternehmen, das sich auf KI 2.0 konzentriert, angetrieben durch Durchbrüche bei Foundation Models. Ihr Ziel ist es, Technologie, Plattformen und…
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Octo ist eine Open-Source-Generalisten-Roboterrichtlinie, die für eine breite Anwendbarkeit in der Roboter-Manipulation entwickelt wurde. Diese Transformer-basierte…
KI-Modelle
Fast R-CNN ist ein Deep-Learning-Framework für die Objekterkennung. Es beschleunigt das Training und die Testung im Vergleich zu früheren Methoden wie R-CNN und SPPnet erheblich…
KI-Modelle
py-faster-rcnn ist eine Python-Implementierung des Faster R-CNN Objekterkennungsmodells. Es bietet eine Alternative zur offiziellen MATLAB-Version und liefert eine ähnliche…
KI-Modelle
Caffe-Framework mit SSD-Implementierung für Objekterkennung. Dieses Repository bietet ein schnelles, offenes Framework für Deep Learning, speziell zugeschnitten auf den Single…
KI-Modelle
Feature Pyramid Networks (FPN) verbessern die Objekterkennung, indem sie Multi-Scale-Feature-Maps aus tiefen konvolutionellen Netzwerken mit minimalem Rechenaufwand erstellen.…
KI-Modelle
DeepLab ist ein hochmodernes Deep-Learning-Modell für die semantische Bildsegmentierung. Diese TensorFlow-Implementierung bietet Code für Training, Evaluierung und Visualisierung…
KI-Modelle
ViT-Adapter ist ein KI-Modell, das die Leistung von Vision Transformer (ViT) für dichte Vorhersageaufgaben wie Objekterkennung und Segmentierung verbessert. Es führt…
KI-Modelle
TimeSformer ist eine neuartige KI-Architektur für das Video-Verständnis, die ausschließlich Self-Attention-Transformer nutzt. Sie erzielt State-of-the-Art-Ergebnisse bei…
KI-Modelle
Dieses KI-Modell bietet eine universelle Lösung für Image-to-Image-Übersetzungsaufgaben. Es lernt sowohl die Bildzuordnung als auch die geeignete Verlustfunktion, was vielseitige…
KI-Modelle
DM-GAN ist eine PyTorch-Implementierung von Dynamic Memory Generative Adversarial Networks für die Text-zu-Bild-Synthese. Dieses Repository stellt Code, vortrainierte Modelle und…
KI-Modelle
Imagen Video ist ein textbasiertes Videosystem zur Generierung von Videos, das von Google Research entwickelt wurde. Es nutzt eine Kaskade von Video-Diffusionsmodellen, um…
KI-Modelle
Dieses KI-Modell stellt eine neuartige neuronale Netzwerkarchitektur vor, den RNN Encoder-Decoder, für die statistische maschinelle Übersetzung. Es verwendet zwei rekurrente…
KI-Modelle
ULMFiT ist eine leistungsstarke Technik zur Feinabstimmung vortrainierter Sprachmodelle. Sie ermöglicht effizientes Transferlernen für Textklassifizierungsaufgaben und erzielt…
KI-Modelle
Together AI ist eine Plattform für KI-Modelle. Sie bietet Zugriff auf verschiedene Modelle und ermöglicht Entwicklern die Integration fortschrittlicher KI-Fähigkeiten in ihre…
KI-Modelle
GIT (Generative Image-to-text Transformer) ist ein KI-Modell von Microsoft für Bild- und Sprachaufgaben. Es generiert Textbeschreibungen aus Bildern und kann visuelle Fragen…
KI-Modelle
Dreamer V3 ist ein allgemeiner Algorithmus für bestärkendes Lernen, der Umgebungsmodelle lernt, um vielfältige Steuerungsaufgaben zu lösen. Er übertrifft spezialisierte Methoden…
KI-Modelle
Dieses Repository bietet die offizielle PyTorch-Implementierung des Autors von Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradients (TD3). Es ist für kontinuierliche…
KI-Modelle
Dieses Repository bietet eine Implementierung von Principal Neighbourhood Aggregation (PNA) für Graph Neural Networks. Es unterstützt die Frameworks PyTorch, DGL und PyTorch…
KI-Modelle
Dieses GitHub-Repository bietet PyTorch-Implementierungen für DeepGCNs, DeeperGCN und GNN1000. Es ermöglicht das Training sehr tiefer Graph Convolutional Networks (GCNs) durch die…
KI-Modelle
FastSpeech 2 ist ein End-to-End-Text-to-Speech-Modell, das die Sprachqualität und Trainingsgeschwindigkeit verbessert. Es integriert direkt Informationen zur Sprachvariation wie…
KI-Modelle
HiFi-GAN ist ein generatives gegnerisches Netzwerk für effiziente und hochgradig originalgetreue Sprachsynthese. Es modelliert periodische Muster in Audio, um die Sample-Qualität…
KI-Modelle
ESPnet ist ein Open-Source-Toolkit für die End-to-End-Sprachverarbeitung. Es bietet umfassende Rezepte und Tools für Aufgaben wie automatische Spracherkennung (ASR),…
KI-Modelle
MUSE ist eine Python-Bibliothek zur Erstellung mehrsprachiger Wort-Embeddings, die sowohl unüberwachte als auch überwachte Methoden unterstützt. Sie richtet fastText-Embeddings in…
KI-Frameworks
LIBSVM ist ein integriertes Softwarepaket für Support Vector Klassifikation, Regression und Schätzung von Verteilungen. Es bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche, unterstützt…
KI-Modelle
Das Vision Transformer (ViT) Repository stellt Modelle und Code für Bilderkennungsaufgaben bereit. Es enthält Implementierungen der Vision Transformer und MLP-Mixer Architekturen,…
KI-Modelle
FNet ist eine effiziente Transformer-ähnliche Encoder-Architektur, die Self-Attention durch Fourier-Transformationen ersetzt. Entwickelt von Google Research, bietet es eine…
KI-Modelle
SpanBERT ist ein KI-Modell, das auf die Verbesserung des Pre-Trainings durch die Darstellung und Vorhersage von Spans (Textabschnitten) fokussiert ist. Es bietet vortrainierte…
KI-Modelle
LayoutLM ist ein multimodales Vortrainingsmodell für das Verständnis von visuell reichhaltigen Dokumenten und die Extraktion von Informationen. Es kombiniert Text-, Layout- und…
KI-Modelle
UniLM ist ein groß angelegtes, selbstüberwachtes Pre-Training-Framework, das von Microsoft entwickelt wurde. Es ermöglicht Modellen, über verschiedene Aufgaben, Sprachen und…
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MASS ist eine Vortrainingsmethode für Sequenz-zu-Sequenz-Sprachgenerierungsaufgaben. Sie maskiert Satzfragmente, die der Encoder im Decoder vorhersagen soll, und verbessert so…
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PEGASUS ist ein hochmodernes abstraktives Textzusammenfassungsmodell, das von Google Research entwickelt wurde. Es nutzt ein neuartiges Pre-Training-Ziel, die…
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ProphetNet ist ein Forschungsprojekt des MSRA NLC-Teams, das sich auf natürliche Sprachgenerierung konzentriert. Es bietet offizielle Implementierungen vortrainierter Modelle,…
KI-Modelle
DeBERTa ist ein großes vortrainiertes Sprachmodell, das von Microsoft Research entwickelt wurde. Es übertrifft die Leistung von T5 11B-Modellen und erzielt menschliche Ergebnisse…
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Funnel-Transformer ist ein KI-Modell, das Hidden States komprimiert, um die Rechenkosten zu senken. Es ermöglicht tiefere oder breitere Modelle bei gleichen FLOPs und kann…
KI-Modelle
ConvBERT ist ein Open-Source-KI-Modell für das Vortraining von Sprachmodellen, das eine neuartige Architektur mit spanbasierter dynamischer Faltung einführt. Dieses…
KI-Modelle
MPNet ist eine neuartige vortrainierte Methode für Sprachverständnisaufgaben, die BERT und XLNet verbessert. Sie bietet eine einheitliche Implementierung für verschiedene…
KI-Modelle
node2vec ist ein skalierbares Framework zum Erlernen kontinuierlicher Merkmalsrepräsentationen von Knoten in Graphen. Es optimiert die Nachbarschaftserhaltung durch…
Dieses Repository stellt die offizielle Code-Implementierung für das Forschungspapier "How Attentive are Graph Attention Networks?" zur Verfügung, das auf der ICLR'2022…
KI-Modelle
SEAL ist ein neuartiges Framework für Link Prediction, das das Problem in eine Subgraph-Klassifizierungsaufgabe umwandelt. Es extrahiert h-Hop-umschließende Subgraphen und…
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GraphSAINT ist ein flexibles Framework für das Training tiefer Graph Neural Networks (GNNs) auf großen Graphen. Es führt eine neuartige Minibatch-Trainingsmethode mittels…
KI-Modelle
RoboCat ist ein sich selbst verbessernder KI-Agent für Robotik, der lernt, vielfältige Aufgaben über verschiedene Roboterarme hinweg auszuführen. Er kann sich mit nur 100…
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StyleSwin ist ein auf Transformatoren basierendes Generatives Adversarielles Netzwerk (GAN), das für die Erzeugung hochauflösender Bilder entwickelt wurde. Es nutzt…
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Dieses KI-Modell führt eine multiresolutionale Hash-Kodierung für neuronale Grafikprimitiven ein, die ein nahezu sofortiges Training von neuronalen Netzen auf einer einzigen GPU…
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GET3D ist ein generatives KI-Modell, das hochwertige 3D-Textur-Meshes direkt aus 2D-Bildsammlungen synthetisiert. Es erzeugt vielfältige Formen mit komplexer Topologie und reichen…
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Decision Transformer formuliert Reinforcement Learning (RL) als ein Sequenzmodellierungsproblem neu und nutzt Transformer-Architekturen wie GPT-x und BERT. Es generiert optimale…
KI-Modelle
PyTorch-Implementierung des TabNet-Papers, die einen aufmerksamkeitsbasierten und interpretierbaren Ansatz für das Lernen mit tabellarischen Daten bietet. Es unterstützt…
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Neural Oblivious Decision Ensembles (NODE) ist eine Python-Bibliothek für Deep Learning auf tabellarischen Daten. Sie implementiert Ensembles von oblivious, differenzierbaren…
Dieses GitHub-Repository enthält die offizielle Implementierung für das NeurIPS 2021 Paper 'Revisiting Deep Learning Models for Tabular Data'. Es untersucht…
KI-Modelle
Dieses Repository bietet die offizielle PyTorch-Implementierung des SAINT-Modells, das für verbesserte neuronale Netze auf tabellarischen Daten entwickelt wurde. Es nutzt…
KI-Modelle
R-FCN ist ein regionenbasierter Objekterkennungs-Framework, das vollständig konvolutionelle Netzwerke für eine genaue und effiziente Bildanalyse nutzt. Es teilt Berechnungen über…
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SPP_net ist eine Neuimplementierung des Spatial Pyramid Pooling-Algorithmus für tiefe konvolutionelle Netze in der visuellen Erkennung. Ziel ist es, Objekterkennungsresultate aus…
KI-Modelle
Squeeze-and-Excitation Networks (SENet) ist eine Deep-Learning-Modellarchitektur, die kanalweise Merkmalsantworten adaptiv neu kalibriert. Sie verbessert die Leistung durch…
KI-Modelle
Das ShuffleNet Series Repository bietet eine Sammlung hoch effizienter Convolutional Neural Network (CNN)-Modelle, die für mobile Geräte und ressourcenbeschränkte Umgebungen…
KI-Modelle
MnasNet automatisiert das Design von mobilen Machine-Learning-Modellen, indem es Geschwindigkeitsbeschränkungen direkt in die Such-Belohnungsfunktion integriert. Dieser…
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Dieses Repository bietet eine Implementierung von ConvMixer, einer Faltungsneuronalen-Netzwerkarchitektur für Bilderkennungsaufgaben. Es basiert auf dem Paper "Patches Are All You…
KI-Modelle
RepVGG ist eine leistungsstarke und einfache ConvNet-Architektur, die eine hohe Genauigkeit auf ImageNet erzielt. Sie nutzt ein Design im VGG-Stil mit…
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MobileOne ist ein effizientes neuronales Netzwerk-Backbone, das für mobile Geräte entwickelt wurde. Es optimiert für Inferenzgeschwindigkeit und erreicht unter 1 ms auf einem…
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Vision GNN (ViG) ist eine PyTorch-Implementierung von Vision Graph Neural Networks, entwickelt vom Huawei Noah's Ark Lab. Sie bietet effiziente KI-Backbones für…
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Deformable Convolutional Networks (DCN) verbessern Deep-Learning-Modelle durch adaptives Erlernen von Sampling-Offsets für konvolutionelle Kernel. Dies ermöglicht es Netzwerken,…
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PointPillars für KITTI-Objekterkennung ist ein GitHub-Repository, das Code zur Reproduktion von Ergebnissen aus dem PointPillars-Paper auf dem KITTI-Datensatz bereitstellt. Es ist…
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SECOND PyTorch ist eine Open-Source-Implementierung des SECOND Objekterkennungsnetzwerks für die Datensätze KITTI und NuScenes. Es nutzt spärliche Konvolutionen für eine…
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Panoptic FPN vereinheitlicht Instanz- und semantische Segmentierung in einer einzigen Netzwerkarchitektur. Es erweitert Mask R-CNN um einen Zweig für semantische Segmentierung…
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Skip-Thought Vektoren bietet den Sent2Vec-Encoder und Trainingscode basierend auf dem Forschungsartikel "Skip-Thought Vektoren". Es ermöglicht die Generierung dichter…
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InferSent ist eine Methode zur Satz-Einbettung, die semantische Repräsentationen für englische Sätze generiert. Trainiert auf Daten zur Inferenz natürlicher Sprache, generalisiert…
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CTRL ist ein bedingtes Transformer-Sprachmodell mit 1,6 Milliarden Parametern für die steuerbare Textgenerierung. Es konditioniert auf Kontrollcodes, um Domäne, Entitäten und…
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Die BAAI Models Plattform bietet eine vielfältige Sammlung von KI-Modellen für natürliche Sprachverarbeitung, multimodales Verständnis und Proteinanalyse. Entdecken und laden Sie…
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DialoGPT ist ein großes vortrainiertes Sprachmodell für die Generierung von Dialogantworten. Entwickelt von Microsoft, nutzt es die GPT-2-Architektur und wurde auf umfangreichen…
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Meena ist ein neuronales Konversationsmodell mit 2,6 Milliarden Parametern, das für Dialoge über offene Domänen hinweg entwickelt wurde. Es zielt darauf ab, sinnvollere und…
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GODEL ist ein großes vortrainiertes Transformer-basiertes Modell für die zielorientierte Dialoggenerierung. Es zeichnet sich durch die Generierung von Antworten aus, die auf…
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RETRO (Retrieval Enhanced Transformers) ist ein KI-Modell, das Transformer-Architekturen mit Abruffähigkeiten erweitert. Es greift auf eine riesige Datenbank von Textpassagen zu,…
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BERT bietet zwei mehrsprachige Modelle: Cased und Uncased, die über 100 Sprachen unterstützen. Das Cased-Modell wird für nicht-lateinische Alphabete und allgemeine Zwecke…
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Dieses Repository bietet eine TensorFlow-Implementierung des BEGAN (Boundary Equilibrium Generative Adversarial Networks)-Modells. Es ermöglicht Benutzern das Trainieren und…
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LS-GAN, oder Loss-Sensitive Generative Adversarial Networks, ist ein Projekt zur Weiterentwicklung von GANs. Es führt einen neuartigen Ansatz für Verlustfunktionen ein, der auf…
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Dieses Repository bietet eine PyTorch-Implementierung von MADE (Masked Autoencoder Density Estimation). Es ermöglicht die Umwandlung von Autoencodern in autoregressive…
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StyleGAN-XL ist ein KI-Modell zur Generierung hochauflösender Bilder aus großen, vielfältigen Datensätzen. Es skaliert die StyleGAN-Architektur für verbesserte…
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StyleGAN3 ist ein generatives gegnerisches Netzwerk, das "Textur-Haftung" durch Überarbeitung der Signalverarbeitung eliminiert. Es erreicht Translations- und…
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SoundStorm ist ein KI-Modell für effiziente, nicht-autoregressive Audioerzeugung. Es erzeugt qualitativ hochwertiges Audio, das um zwei Größenordnungen schneller ist als bisherige…
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AlphaStar ist ein KI-Modell, das im komplexen Echtzeit-Strategiespiel StarCraft II Großmeister-Niveau erreicht hat. Es nutzt Multi-Agent Reinforcement Learning und…
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Policy-Gradient-Methoden sind eine Klasse von Reinforcement-Learning-Algorithmen, die direkt eine Policy-Funktion erlernen. Im Gegensatz zu wertbasierten Methoden optimieren sie…
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SARSA ist ein Reinforcement Learning-Algorithmus zum Erlernen von Politiken für Markov-Entscheidungsprozesse. Er aktualisiert Q-Werte basierend auf dem aktuellen Zustand, der…
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Q-learning ist ein modellfreier Algorithmus für bestärkendes Lernen, der einen Agenten trainiert, Aktionen basierend auf aktuellen Zuständen Werte zuzuweisen. Er optimiert die…
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Dieses Projekt bietet eine Keras-basierte Implementierung von Relational Graph Convolutional Networks (R-GCNs). Es ist für die semi-überwachte Knotenklassifizierung auf…
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CompGCN ist eine PyTorch-Implementierung von Composition-Based Multi-Relational Graph Convolutional Networks. Sie ermöglicht fortschrittliches Graph-Repräsentationslernen für…
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Dieses Repository bietet eine PyTorch-Implementierung des Modells "Simple and Deep Graph Convolutional Networks" (GCNII). Es enthält Code zur Reproduktion von semi-überwachten und…
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Dieses GitHub-Repository bietet Implementierungen der PPNP- und APPNP-Modelle in TensorFlow und PyTorch, die in der Arbeit "Predict then Propagate: Graph Neural Networks meet…
Dieses Repository stellt die offizielle Implementierung für das Paper "Simplifying Graph Convolutional Networks" bereit. Es bietet ein optimiertes Graph Convolutional Network…
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Graph Neural PDEs ist ein Open-Source-Projekt, das Python-Code für Graph Neural Networks (GNNs) bereitstellt, die Graph-Learning als kontinuierlichen Diffusionsprozess behandeln.…
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Dieser Blogbeitrag stellt eine neue PyTorch Hopfield-Schicht vor, die auf modernen Hopfield-Netzwerken basiert. Sie verallgemeinert klassische Hopfield-Netzwerke auf…
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Eine Self-Organizing Map (SOM) ist eine unüberwachte Machine-Learning-Technik, die die Datenreduktion durchführt und gleichzeitig die topologische Struktur beibehält. Sie erstellt…
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Ein Radial Basis Function Network (RBF-Netzwerk) ist ein künstliches neuronales Netz, das radiale Basisfunktionen als Aktivierungsfunktionen verwendet. Es eignet sich hervorragend…
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Ein Bayes'sches Netz ist ein probabilistisches grafisches Modell, das Variablen und ihre bedingten Abhängigkeiten mithilfe eines gerichteten azyklischen Graphen darstellt. Es ist…
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Markov Random Fields (MRFs) sind ungerichtete grafische Modelle, die probabilistische Beziehungen zwischen Zufallsvariablen darstellen. Sie sind entscheidend in der KI für die…
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SAGPool ist eine offizielle PyTorch-Implementierung von Self-Attention Graph Pooling, vorgestellt auf der ICML 2019. Dieses schreibgeschützte, archivierte Repository bietet den…
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Das Modul für semi-überwachtes Lernen von Scikit-learn ermöglicht es Modellen, unbeschriftete Daten neben beschrifteten Daten zu nutzen, um die Generalisierung zu verbessern. Es…
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EvolveGCN bietet Code für Evolving Graph Convolutional Networks, die für dynamische Graphen konzipiert sind. Dieses KI-Modell, das auf der AAAI 2020 veröffentlicht wurde, stellt…
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xDeepFM ist ein Open-Source-Deep-Learning-Toolkit für Faktorisierungsmodelle, das speziell den Quellcode für das eXtreme Deep Factorization Machine (xDeepFM)-Modell…
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