Modelos de IA
DeepLab es un modelo de aprendizaje profundo de vanguardia para la segmentación semántica de imágenes. Esta implementación en TensorFlow proporciona código para entrenar, evaluar…
Mejores Modelos de IA
324 herramientasDescubre los mejores Modelos de IA — desde transformadores de lenguaje como DistilGPT2 y Claude Opus hasta sistemas avanzados como GPT-5.6: Frontier intelligence y Gemini 3.1 Pro de Google DeepMind, aquí es donde los desarrolladores e investigadores exploran herramientas que mejoran sus proyectos: generando texto similar al humano, construyendo agentes conversacionales, desarrollando algoritmos complejos y empujando los límites de las capacidades de la IA. Explora 324 Modelos de IA que abarcan Modelos de IA y LLM, Otras herramientas de IA, Plataformas de aprendizaje automático, Descubrimiento científico y herramientas de laboratorio y Generadores de imágenes con IA y mucho más.
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El Repositorio de Acceso Abierto CVPR 2021 proporciona acceso a las versiones aceptadas de los artículos de la Conferencia IEEE/CVF sobre Visión por Computadora y Reconocimiento…
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ViT-Adapter es un modelo de IA que mejora el rendimiento de Vision Transformer (ViT) para tareas de predicción densa como detección de objetos y segmentación. Introduce sesgos…
Modelos de IA
Apple Machine Learning Research es una plataforma dedicada a avanzar el campo del aprendizaje automático. Sirve como un centro para artículos de investigación, publicaciones y…
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TimeSformer es una arquitectura de IA novedosa para la comprensión de video, que utiliza exclusivamente Transformers de autoatención. Logra resultados de vanguardia en puntos de…
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Carnegie Mellon Computational Imaging es un grupo de investigación centrado en el avance del campo de la imagen computacional. Exploran técnicas y algoritmos novedosos para la…
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Este modelo de IA ofrece una solución de propósito general para tareas de traducción de imagen a imagen. Aprende tanto el mapeo de imágenes como la función de pérdida apropiada,…
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DM-GAN es una implementación en PyTorch de Redes Generativas Antagónicas de Memoria Dinámica para la síntesis de texto a imagen. Este repositorio proporciona código, modelos…
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Sitio web personal de Yang Song, Investigador Principal en Meta Superintelligence Labs. Anteriormente lideró exploraciones estratégicas en OpenAI y obtuvo un doctorado de la…
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Imagen es un modelo de difusión de texto a imagen desarrollado por Google Research. Genera imágenes fotorrealistas con una profunda comprensión del lenguaje. Imagen destaca en la…
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Imagen Video es un sistema de generación de video condicional a texto desarrollado por Google Research. Aprovecha una cascada de modelos de difusión de video para crear videos de…
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Make-A-Video es un sistema avanzado de IA que genera videos a partir de indicaciones de texto. Aprovecha los avances en texto a imagen y datos de video sin etiquetar para…
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Este modelo de IA introduce una novedosa arquitectura de red neuronal, el RNN Encoder-Decoder, para la traducción automática estadística. Utiliza dos redes neuronales recurrentes…
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ULMFiT es una potente técnica para el ajuste fino de modelos de lenguaje pre-entrenados. Permite el aprendizaje por transferencia eficiente para tareas de clasificación de texto,…
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EleutherAI es un colectivo de investigación centrado en el avance de la inteligencia artificial, particularmente de los modelos de lenguaje grandes. Su objetivo es democratizar la…
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Together AI es una plataforma para modelos de IA. Proporciona acceso a varios modelos, permitiendo a los desarrolladores integrar capacidades avanzadas de IA en sus aplicaciones.…
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OpenLLaMA es una reproducción de código abierto y con licencia permisiva del modelo LLaMA 7B de Meta AI. Entrenado en el conjunto de datos RedPajama, ofrece versiones de 3B, 7B y…
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GIT (Generative Image-to-text Transformer) es un modelo de IA de Microsoft para tareas de visión y lenguaje. Genera descripciones de texto a partir de imágenes y puede realizar…
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UNITER es un repositorio de código de investigación para el artículo de ECCV 2020 'UNITER: UNiversal Image-TExt Representation Learning'. Proporciona código para el ajuste fino y…
Modelos de IA
Oscar y VinVL son modelos avanzados de IA para tareas de visión-lenguaje. Oscar utiliza pre-entrenamiento de alineación objeto-semántica, logrando resultados de vanguardia. VinVL…
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Dreamer V3 es un algoritmo general de aprendizaje por refuerzo que aprende modelos del entorno para resolver diversas tareas de control. Sobresale en más de 150 tareas con una…
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Plan2Explore es un agente de aprendizaje por refuerzo autosupervisado diseñado para una exploración eficiente y una rápida adaptación a nuevas tareas. Aprovecha la planificación…
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Acceda de forma segura a sus servicios de Google con su Cuenta de Google. Este sistema permite a los usuarios iniciar sesión utilizando su correo electrónico o número de teléfono,…
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World Models es un proyecto de investigación que explora modelos de redes neuronales generativas para entornos de aprendizaje por refuerzo. Permite a los agentes aprender dentro…
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Este repositorio proporciona la implementación oficial en PyTorch del autor de Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradients (TD3). Está diseñado para tareas de control…
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DeepMind es un laboratorio líder en investigación de inteligencia artificial centrado en el desarrollo de modelos avanzados de IA. Su trabajo abarca diversos dominios, con el…
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Este repositorio proporciona una implementación de Agregación Principal de Vecindario (PNA) para Redes Neuronales de Grafos. Soporta los frameworks PyTorch, DGL y PyTorch…
Modelos de IA
Este repositorio de GitHub proporciona implementaciones en PyTorch para DeepGCNs, DeeperGCN y GNN1000. Permite entrenar Redes Convolucionales de Grafos muy profundas adaptando…
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OpenReview.net es una plataforma dedicada a fomentar la apertura en la comunicación científica. Promueve la revisión por pares abierta, la publicación abierta, el acceso abierto y…
Modelos de IA
Explore demos de síntesis de audio impulsadas por DiffWave, un modelo de difusión versátil. Este recurso muestra capacidades de vocodificación neuronal, generación condicional por…
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FastSpeech 2 es un modelo de texto a voz de extremo a extremo que mejora la calidad de la voz y la velocidad de entrenamiento. Incorpora directamente información de variación del…
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Esta es una página de demostración no oficial para Parallel WaveGAN y modelos relacionados de generación de audio. Muestra muestras de audio generadas por varias implementaciones,…
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HiFi-GAN es una red generativa antagónica para una síntesis de voz eficiente y de alta fidelidad. Modela patrones periódicos en el audio para mejorar la calidad de la muestra,…
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ESPnet es un kit de herramientas de código abierto para el procesamiento de voz de extremo a extremo. Proporciona recetas y herramientas completas para tareas como Reconocimiento…
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Este modelo de IA explora la sensibilidad de la privacidad de los usuarios hacia los datos personales en contextos en línea como el comercio minorista, las redes sociales y la…
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MUSE es una biblioteca de Python para crear embeddings de palabras multilingües, que soporta métodos no supervisados y supervisados. Alinea embeddings fastText en un espacio común…
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Un Modelo Oculto de Markov (HMM) es un modelo estadístico donde las observaciones dependen de un proceso de Markov no observable. Se utiliza para inferir estados ocultos a partir…
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Un autoencoder es un tipo de red neuronal diseñado para aprendizaje no supervisado, centrado en aprender codificaciones de datos eficientes. Comprende un codificador que comprime…
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Esta entrada se refiere a un artículo de investigación de Yoshua Bengio et al. sobre el entrenamiento greedy capa por capa para redes neuronales profundas, presentado en NIPS…
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TU Graz, también conocida como Universidad Tecnológica de Graz, es una universidad técnica líder en Austria. Ofrece una amplia gama de programas de grado, máster y doctorado en…
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El repositorio Vision Transformer (ViT) proporciona modelos y código para tareas de reconocimiento de imágenes. Incluye implementaciones de las arquitecturas Vision Transformer y…
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Google Research es un repositorio de GitHub para los proyectos de investigación de Google. Alberga código y documentación para diversas iniciativas de IA y aprendizaje automático.…
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FNet es una arquitectura de codificador eficiente similar a Transformer que reemplaza la autoatención con Transformadas de Fourier. Desarrollado por Google Research, ofrece una…
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El repositorio de GitHub de Google Research alberga proyectos de código abierto e iniciativas de investigación. Sirve como un centro central para que desarrolladores e…
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SpanBERT es un modelo de IA centrado en mejorar el pre-entrenamiento mediante la representación y predicción de fragmentos de texto. Ofrece modelos base y grandes pre-entrenados y…
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LayoutLM es un modelo de pre-entrenamiento multimodal para la comprensión de documentos visualmente ricos y la extracción de información. Combina información de texto, diseño e…
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UniLM es un marco de preentrenamiento autosupervisado a gran escala desarrollado por Microsoft. Permite que los modelos aprendan a través de diversas tareas, idiomas y…
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MASS es un método de pre-entrenamiento para tareas de generación de lenguaje de secuencia a secuencia. Enmascara fragmentos de oraciones para que el codificador los prediga en el…
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PEGASUS es un modelo de resumen de texto abstracto de vanguardia desarrollado por Google Research. Utiliza un novedoso objetivo de pre-entrenamiento, la generación de frases de…
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ProphetNet es un proyecto de investigación del equipo NLC de MSRA centrado en la generación de lenguaje natural. Proporciona implementaciones oficiales de modelos preentrenados,…
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DeBERTa es un modelo de lenguaje pre-entrenado a gran escala desarrollado por Microsoft Research. Supera el rendimiento de los modelos T5 11B y logra resultados a nivel humano en…
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Funnel-Transformer es un modelo de IA que comprime los estados ocultos para reducir el costo computacional. Permite modelos más profundos o anchos con los mismos FLOPs y puede…
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ConvBERT es un modelo de IA de código abierto para el preentrenamiento de modelos de lenguaje, que introduce una arquitectura novedosa con convolución dinámica basada en spans.…
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MPNet es un método novedoso de pre-entrenamiento para tareas de comprensión del lenguaje, que mejora BERT y XLNet. Ofrece una implementación unificada para varios modelos de…
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node2vec es un framework escalable para aprender representaciones continuas de características de nodos en grafos. Optimiza la preservación del vecindario a través de caminatas…
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AMiner es un asistente de investigación de IA impulsado por el modelo Zhipu GLM, que ofrece acceso a más de 300 millones de registros de literatura y 60 millones de académicos.…
Este repositorio proporciona la implementación oficial del código para el artículo de investigación "How Attentive are Graph Attention Networks?" publicado en ICLR'2022. Ofrece…
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SEAL es un marco novedoso para la predicción de enlaces que transforma el problema en una tarea de clasificación de subgrafos. Extrae subgrafos envolventes de h-saltos y matrices…
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GraphSAINT es un marco flexible para entrenar Redes Neuronales Profundas de Grafos (GNNs) en grafos grandes. Introduce un novedoso método de entrenamiento por minilotes utilizando…
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RoboCat es un agente de IA auto-mejora para robótica que aprende a realizar diversas tareas en diferentes brazos robóticos. Puede adaptarse a nuevas tareas con tan solo 100…
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StyleSwin es una Red Generativa Antagónica (GAN) basada en transformadores diseñada para la generación de imágenes de alta resolución. Aprovecha los transformadores Swin y un…
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Plenoxels ofrece un enfoque novedoso para los campos de radiación, reconstruyendo escenas con alta fidelidad sin depender de redes neuronales. Este método logra velocidades de…
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Este modelo de IA introduce una codificación hash multiresolución para primitivas de gráficos neuronales, permitiendo el entrenamiento casi instantáneo de redes neuronales en una…
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Este modelo de IA introduce 3D Gaussian Splatting para la renderización de campos de radiancia en tiempo real, logrando una calidad visual de vanguardia a altas tasas de…
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GET3D es un modelo de IA generativa que sintetiza mallas texturizadas 3D de alta calidad directamente a partir de colecciones de imágenes 2D. Genera formas diversas con topología…
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Magic3D es una herramienta de IA para la creación de contenido 3D de alta resolución a partir de texto. Genera modelos de malla 3D detallados a partir de indicaciones de texto…
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AudioLDM es un framework de generación de texto a audio que utiliza modelos de difusión latente. Traduce varias modalidades a un 'lenguaje de audio' (LOA) unificado para generar…
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Make-An-Audio es un sistema de generación de texto a audio que emplea modelos de difusión mejorados por prompts. Aborda la escasez de datos y la complejidad del audio utilizando…
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Voicebox es un modelo de IA generativa para voz que se generaliza en múltiples tareas con un rendimiento de vanguardia. Puede sintetizar voz, eliminar ruido, editar contenido,…
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Decision Transformer reformula el aprendizaje por refuerzo como un problema de modelado de secuencias, aprovechando arquitecturas Transformer como GPT-x y BERT. Genera acciones…
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Microsoft Research es un centro de innovación pionera en IA y tecnología. Explore proyectos, publicaciones y noticias de investigadores líderes que están ampliando los límites de…
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MIMIC-III v1.4 es una base de datos clínica completa y de libre acceso que contiene datos de salud desidentificados de más de 40.000 pacientes de UCI. Incluye datos demográficos,…
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El Allen Institute for AI (AI2) es un instituto de investigación sin fines de lucro dedicado a la investigación y la ingeniería de IA de alto impacto. Se centran en avanzar la IA…
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El ESM Metagenomic Atlas es un recurso abierto de Meta AI que proporciona acceso a más de 772 millones de estructuras de proteínas predichas a partir de datos metagenómicos.…
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OmegaFold es una herramienta de predicción de estructura de proteínas de novo de alta resolución que genera estructuras de proteínas en 3D directamente a partir de secuencias…
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Robetta es un servicio de predicción de estructura de proteínas impulsado por IA que utiliza el método de aprendizaje profundo RoseTTAFold. Ofrece predicciones rápidas y precisas,…
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EquiBind es un modelo de aprendizaje profundo geométrico para predecir la estructura 3D de moléculas pequeñas que se unen a proteínas. Ofrece predicciones rápidas y directas tanto…
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AlphaFold proporciona estructuras 3D de proteínas predichas por IA, expandiendo la Base de Datos de Estructuras de Proteínas AlphaFold a más de 200 millones de entradas. Este…
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Uni-Mol es un marco universal de aprendizaje de representación molecular 3D para diversas tareas posteriores, como la predicción de propiedades y la predicción de poses de unión.…
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GraphCast es un modelo de IA para la predicción meteorológica global, que ofrece predicciones de 10 días con una precisión sin precedentes en menos de un minuto. Supera…
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Pangu-Weather es un sistema basado en IA para la predicción meteorológica global precisa a medio plazo. Utiliza redes neuronales 3D y una estrategia de agregación temporal…
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GNoME de Google DeepMind es una herramienta de aprendizaje profundo que acelera el descubrimiento de nuevos cristales inorgánicos. Predice la estabilidad de los materiales,…
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matgenb ofrece una colección curada de cuadernos Jupyter para la investigación en ciencia de materiales. Demuestra el uso de herramientas de código abierto como pymatgen,…
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MACE es una biblioteca de Python para potenciales interatómicos de aprendizaje automático rápidos y precisos. Utiliza paso de mensajes equivariante de orden superior para…
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Allegro es un potencial interatómico de aprendizaje automático E(3)-equivariante estrictamente local. Implementado como un paquete de extensión de NequIP, se enfoca en…
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Implementación de PyTorch del paper TabNet, que ofrece un enfoque atento e interpretable para el aprendizaje de datos tabulares. Soporta clasificación, regresión y aprendizaje…
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Neural Oblivious Decision Ensembles (NODE) es una biblioteca de Python para aprendizaje profundo en datos tabulares. Implementa ensembles de árboles de decisión oblivios y…
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Este repositorio de GitHub proporciona la implementación oficial del artículo de NeurIPS 2021 'Revisiting Deep Learning Models for Tabular Data'. Explora arquitecturas de deep…
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Este repositorio proporciona la implementación oficial en PyTorch del modelo SAINT, diseñado para mejorar las redes neuronales en datos tabulares. Aprovecha la atención por filas…
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R-FCN es un marco de detección de objetos basado en regiones que utiliza redes completamente convolucionales para un análisis de imágenes preciso y eficiente. Comparte cómputos en…
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SPP_net es una reimplementación del algoritmo Spatial Pyramid Pooling para redes convolucionales profundas en reconocimiento visual. Su objetivo es reproducir resultados de…
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Squeeze-and-Excitation Networks (SENet) es una arquitectura de modelo de aprendizaje profundo que recalibra adaptativamente las respuestas de características a nivel de canal.…
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El repositorio de la Serie ShuffleNet ofrece una colección de modelos de redes neuronales convolucionales altamente eficientes diseñados para dispositivos móviles y entornos con…
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MnasNet automatiza el diseño de modelos de aprendizaje automático móvil incorporando restricciones de velocidad directamente en la función de recompensa de búsqueda. Este enfoque…
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Este repositorio proporciona una implementación de ConvMixer, una arquitectura de red neuronal convolucional para tareas de reconocimiento de imágenes. Se basa en el artículo…
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RepVGG es una arquitectura ConvNet potente y simple que logra una alta precisión en ImageNet. Utiliza un diseño estilo VGG con técnicas de re-parametrización, lo que permite una…
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MobileOne es una arquitectura de red neuronal eficiente diseñada para dispositivos móviles. Optimiza la velocidad de inferencia, logrando menos de 1 ms en un iPhone12 con alta…
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Vision GNN (ViG) es una implementación en PyTorch de Vision Graph Neural Networks desarrollada por Huawei Noah's Ark Lab. Ofrece backbones de IA eficientes para tareas de…
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Las Redes Convolucionales Deformables (DCN) mejoran los modelos de aprendizaje profundo al aprender adaptativamente los desplazamientos de muestreo para los kernels…
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PointPillars para detección de objetos en KITTI es un repositorio de GitHub que proporciona código para reproducir los resultados del paper PointPillars en el conjunto de datos…
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SECOND PyTorch es una implementación de código abierto de la red de detección de objetos SECOND para los conjuntos de datos KITTI y NuScenes. Utiliza convoluciones dispersas para…
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Panoptic FPN unifica la segmentación de instancias y la semántica en una única arquitectura de red. Mejora Mask R-CNN con una rama de segmentación semántica que utiliza una…
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Vectores Skip-Thought proporciona el codificador Sent2Vec y el código de entrenamiento basado en el artículo de investigación "Skip-Thought Vectors". Permite la generación de…
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InferSent es un método de incrustación de oraciones que genera representaciones semánticas para oraciones en inglés. Entrenado con datos de inferencia de lenguaje natural,…
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CTRL es un modelo de lenguaje transformador condicional de 1.6 mil millones de parámetros para la generación de texto controlable. Se condiciona en códigos de control para…
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Wenxin es un asistente de IA de Baidu, diseñado para una amplia gama de tareas que incluyen la redacción de documentos oficiales, artículos académicos, planificación creativa y…
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La plataforma BAAI Models ofrece una colección diversa de modelos de IA para procesamiento de lenguaje natural, comprensión multimodal y análisis de proteínas. Explore y descargue…
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DialoGPT es un modelo de lenguaje preentrenado a gran escala para la generación de respuestas de diálogo. Desarrollado por Microsoft, aprovecha la arquitectura GPT-2 y se entrena…
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Meena es un modelo conversacional neuronal de 2.600 millones de parámetros diseñado para diálogos de dominio abierto. Su objetivo es proporcionar respuestas más sensatas y…
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GODEL es un modelo pre-entrenado a gran escala basado en Transformer para la generación de diálogos dirigidos por objetivos. Sobresale en la generación de respuestas fundamentadas…
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RETRO (Retrieval Enhanced Transformers) es un modelo de IA que aumenta las arquitecturas transformer con capacidades de recuperación. Accede a una vasta base de datos de pasajes…
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BERT ofrece dos modelos multilingües: Cased y Uncased, que soportan más de 100 idiomas. Se recomienda el modelo Cased para alfabetos no latinos y uso general, mientras que el…
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Este repositorio proporciona una implementación en TensorFlow del modelo BEGAN (Boundary Equilibrium Generative Adversarial Networks). Permite a los usuarios entrenar y probar…
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LS-GAN, o Redes Generativas Adversarias Sensibles a la Pérdida, es un proyecto centrado en el avance de las GAN. Introduce un enfoque novedoso para las funciones de pérdida, con…
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El Laboratorio de Aprendizaje Computacional y Biológico (CBLL) del Courant Institute de la NYU se enfoca en modelos basados en energía (EBMs) para el aprendizaje automático. La…
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Este repositorio de GitHub proporciona una implementación oficial de Chainer para la generación condicional de imágenes. Utiliza normalización espectral y un discriminador de…
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Facebook es una plataforma de redes sociales que conecta a las personas con amigos, familiares y comunidades. Los usuarios pueden compartir actualizaciones, fotos y videos, unirse…
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El Journal of Machine Learning Research (JMLR) es una publicación académica líder en investigación de aprendizaje automático. Publica artículos de alta calidad sobre todos los…
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StyleGAN-XL es un modelo de IA para generar imágenes de alta resolución a partir de conjuntos de datos grandes y diversos. Escala la arquitectura StyleGAN para mejorar la calidad…
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StyleGAN3 es una red generativa adversaria que elimina la "adherencia de texturas" al reformular el procesamiento de señales. Logra equivariancia a la traslación y rotación,…
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Baidu Research se encuentra actualmente en mantenimiento de su sitio web. Esta plataforma se dedica a mostrar los avances e iniciativas de investigación del brazo de investigación…
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Lyra es un novedoso códec de voz de muy baja tasa de bits desarrollado por Google. Aprovecha el aprendizaje automático para comprimir señales de voz, permitiendo una comunicación…
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SoundStorm es un modelo de IA para la generación de audio eficiente y no autorregresiva. Produce audio de alta calidad dos órdenes de magnitud más rápido que los métodos…
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DimeNet y DimeNet++ son modelos avanzados de redes neuronales para grafos moleculares, centrados en el paso de mensajes direccional. Estos modelos, propuestos en ICLR 2020 y…
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El framework MEGNet es un modelo de IA diseñado para el aprendizaje automático en cristales y moléculas. Incorpora variables de estado como temperatura y presión, permite el…
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GluonTS es un paquete de Python para modelado probabilístico de series temporales, que aprovecha modelos de aprendizaje profundo construidos sobre PyTorch y MXNet. Facilita la…
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Prophet es un procedimiento de pronóstico de código abierto implementado en R y Python. Automatiza la previsión de series temporales con modelos rápidos y ajustables. Diseñado…
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Autoformer es un modelo de IA para la predicción de series temporales a largo plazo, que aprovecha transformadores de descomposición y mecanismos de autocorrelación. Logra…
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El repositorio de GitHub Informer2020 proporciona la implementación en PyTorch para el modelo Informer, diseñado para la predicción eficiente de series temporales de secuencias…
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FEDformer es un Transformer Mejorado por Frecuencia Descompuesto diseñado para la predicción eficiente de series temporales a largo plazo. Logra una complejidad lineal con la…
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PatchTST es una implementación oficial de un modelo basado en Transformer para la predicción a largo plazo de series temporales. Segmenta las series temporales en parches y los…
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LTSF-Linear es una implementación oficial de PyTorch para "Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?". Introduce una familia de modelos lineales (Linear, DLinear,…
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TimesNet es un modelo fundacional para el análisis general de series temporales, que transforma series 1D en espacio 2D para una modelización mejorada. Logra resultados de…
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Este repositorio contiene el código del artículo de NeurIPS 2017 "Prototypical Networks for Few-shot Learning". Proporciona una implementación de un enfoque novedoso para el…
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Este repositorio proporciona código PyTorch para el artículo de CVPR 2018 'Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning'. Se centra en el aspecto de Few-Shot…
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Este repositorio de GitHub contiene el código para el artículo "Generative Adversarial Imitation Learning". Implementa Trust Region Policy Optimization y proporciona scripts para…
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Este repositorio de GitHub contiene el código para el artículo "When to Trust Your Model: Model-Based Policy Optimization". Proporciona implementaciones de algoritmos de…
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Este repositorio contiene código experimental para "Deep Reinforcement Learning in a Handful of Trials using Probabilistic Dynamics Models". Implementa el algoritmo PETS, que…
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PlaNet es un algoritmo de aprendizaje por refuerzo basado en modelos que planifica a partir de píxeles aprendiendo dinámicas latentes. Predice eficientemente recompensas futuras…
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OpenAI Five es un equipo de cinco redes neuronales desarrollado por OpenAI. Este sistema de IA ha demostrado la capacidad de competir y derrotar a equipos humanos amateurs en el…
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AlphaStar es un modelo de IA que alcanzó el nivel de Gran Maestro en StarCraft II, un complejo juego de estrategia en tiempo real. Utiliza aprendizaje por refuerzo multiagente y…
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Los métodos de gradiente de política son una clase de algoritmos de aprendizaje por refuerzo que aprenden directamente una función de política. A diferencia de los métodos basados…
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SARSA es un algoritmo de aprendizaje por refuerzo para aprender políticas de procesos de decisión de Markov. Actualiza los valores Q basándose en el estado actual del agente, la…
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Q-learning es un algoritmo de aprendizaje por refuerzo libre de modelo que entrena a un agente para asignar valores a las acciones basándose en los estados actuales. Optimiza la…
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Este proyecto proporciona una implementación basada en Keras de Redes Convolucionales de Grafos Relacionales (R-GCNs). Está diseñado para la clasificación de nodos…
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