Applications IA
Captum est une bibliothèque open-source pour PyTorch qui fournit des outils pour l'interprétabilité des modèles. Elle prend en charge les modèles multimodaux dans la vision et le…
Découvrez les meilleurs outils d'IA pour les Ingénieurs en apprentissage automatique — des plateformes d'observabilité des agents IA et de vision par ordinateur aux modèles IA, frameworks et solutions de gestion des données, c'est ici que les professionnels du machine learning trouvent des ressources qui simplifient les tâches complexes : développer des modèles IA robustes, déployer des applications évolutives, surveiller la performance des agents et gérer efficacement de grands ensembles de données. Parcourez 529 Les meilleurs outils IA pour Ingénieurs en apprentissage automatique parmi Applications IA, Modèles IA, Frameworks IA, Plateformes IA et Apprentissage de l'IA et plus encore.
529 tools
Applications IA
Captum est une bibliothèque open-source pour PyTorch qui fournit des outils pour l'interprétabilité des modèles. Elle prend en charge les modèles multimodaux dans la vision et le…
Applications IA
Rerun est la couche de données pour l'IA physique, fournissant les primitives pour construire, comprendre et améliorer votre boucle de données. Elle gère les données multi-taux et…
Applications IA
Riku.AI est une plateforme sans code pour construire, tester et déployer des applications d'IA. Créez des applications de chat, de texte, d'image et de vision en quelques minutes…
Applications IA
Pangeanic permet aux entreprises, laboratoires d'IA et gouvernements de construire des systèmes d'IA multilingues. Ils fournissent des ensembles de données fiables, un retour…
Applications IA
Grably fournit des ensembles de données de haute qualité, multimodaux, sur les interactions humaines et conversationnelles pour la recherche en IA. Ils capturent et structurent le…
Plateformes IA
Wallaroo.ai est une plateforme d'IA qui fournit des outils pour déployer, gérer et surveiller les modèles d'apprentissage automatique. Elle vise à simplifier le cycle de vie…
Plateformes IA
NVIDIA propose une plateforme IA complète qui alimente les avancées en intelligence artificielle, en calcul haute performance, en jeu et en systèmes autonomes. Leurs solutions…
Plateformes IA
Paperspace, désormais partie de DigitalOcean, propose une plateforme MLOps pour la création et la mise à l'échelle d'applications IA. Elle offre des outils intégrés tels que…
Plateformes IA
Seldon Core est un framework MLOps et LLMOps pour déployer, gérer et mettre à l'échelle des systèmes d'IA sur Kubernetes. Il permet le déploiement standardisé de divers types de…
Plateformes IA
Cortex fournit une infrastructure cloud évolutive pour déployer, gérer et faire évoluer des modèles d'apprentissage automatique en production. Elle offre un traitement sans…
Plateformes IA
KServe est une plateforme open-source native de Kubernetes pour l'inférence IA auto-hébergée. Elle offre une solution unifiée pour l'IA générative et prédictive, simplifiant les…
Plateformes IA
Graphcore développe des processeurs spécialisés conçus pour accélérer les applications d'apprentissage automatique et d'IA. Leur technologie permet aux innovateurs de créer des…
Plateformes IA
Tenstorrent est une entreprise informatique développant du matériel et des logiciels de nouvelle génération pour l'IA. Elle propose des stations de travail IA, des serveurs et des…
Plateformes IA
Blaize propose une plateforme de services IA qui livre des applications IA sous forme d'API, permettant un déploiement rapide de résultats commerciaux. Leurs plateformes IA…
Plateformes IA
SUPERWISE AMP est une plateforme de gestion d'agents pour les industries réglementées, offrant une visibilité complète, des garde-fous en temps réel et l'application de…
Plateformes IA
DKube permet aux entreprises de déployer des systèmes d'IA privés sécurisés et prêts pour la production. Il permet de construire des solutions d'IA dans des environnements sur…
Plateformes IA
NVIDIA NeMo fournit des outils de génération de données synthétiques pour accélérer le développement d'IA agentiques. Il crée des ensembles de données de haute qualité et…
Plateformes IA
Imagimob est spécialisé dans l'Edge AI et le tinyML, fournissant des solutions pour déployer le machine learning sur des appareils embarqués. Leur studio DEEPCRAFT™ accélère le…
Plateformes IA
DVC est un système de contrôle de version open source pour les projets de science des données et d'apprentissage automatique. Il offre une expérience similaire à Git pour gérer…
Plateformes IA
La documentation du produit DataRobot fournit des ressources complètes pour sa plateforme d'IA de bout en bout. Accédez à des guides détaillés, des tutoriels et la documentation…
Plateformes IA
Databricks Feature Store est un registre central pour les caractéristiques d'IA/ML au sein de Unity Catalog. Il offre une gouvernance intégrée, une lignée, des jointures…
Il s'agit d'une version affinée de Llama 2 13b, améliorée avec des têtes d'attention supplémentaires de Llama 33b. Elle a été entraînée sur environ 10 millions de tokens de…
Modèles IA
DETR est un framework de détection d'objets et de segmentation panoptique de bout en bout qui intègre les Transformers comme composant central. Il simplifie l'architecture, prédit…
Modèles IA
Densenet est une architecture de réseau neuronal convolutif profond disponible via PyTorch. Il améliore la propagation et la réutilisation des caractéristiques en connectant…
Les MobileNets sont une famille de modèles de vision par ordinateur mobiles, conçus pour des applications embarquées ou sur appareil efficaces. Ils maximisent la précision tout en…
Modèles IA
SqueezeNet est un modèle de réseau neuronal convolutif profond disponible via PyTorch. Il atteint une précision de niveau AlexNet avec beaucoup moins de paramètres et une taille…
Modèles IA
Xception est un modèle d'apprentissage profond disponible via l'API Keras 3. Il fait partie de Keras Applications, offrant des modèles pré-entraînés pour diverses tâches de vision…
Modèles IA
Transfo-XL-WT103 est un modèle transformer causal avec des embeddings de positionnement relatifs qui peut réutiliser les états cachés pour un contexte plus long. Développé par…
Modèles IA
Google DeepMind explore les grands modèles de langage comme Gopher, en se concentrant sur leurs capacités, les considérations éthiques et l'entraînement efficace. La recherche…
Modèles IA
Cette recherche analyse empiriquement le compromis optimal entre la taille du modèle et les données d'entraînement pour les grands modèles de langage, compte tenu d'un budget de…
Modèles IA
FaceNet est une implémentation TensorFlow pour la reconnaissance et le clustering de visages, basée sur le papier FaceNet. Elle exploite des modèles d'apprentissage profond pour…
Modèles IA
Longformer Base 4096 est un modèle transformer conçu pour le traitement de longs documents. Il s'appuie sur RoBERTa, pré-entraîné sur des séquences étendues jusqu'à 4 096 tokens.…
Modèles IA
Le modèle de base BigBird est un transformeur qui étend BERT pour gérer des séquences beaucoup plus longues grâce à une attention éparse par blocs. Il est pré-entraîné sur du…
Modèles IA
Phi-2 est un modèle de langage de 2,7 milliards de paramètres de Microsoft Research. Il démontre des capacités exceptionnelles de raisonnement et de compréhension du langage,…
Modèles IA
Ce modèle d'IA détaille un grand réseau neuronal convolutif profond entraîné pour la classification ImageNet. Il a obtenu des résultats de pointe avec des taux d'erreur top-1 et…
Modèles IA
Ce dépôt GitHub fournit une implémentation d'exemple de réseaux antagonistes génératifs profonds convolutionnels (DCGAN) utilisant PyTorch. Il permet aux utilisateurs d'entraîner…
Modèles IA
UL2 20B est un modèle unifié d'apprentissage du langage open-source qui unifie divers paradigmes de modélisation du langage. Il améliore les performances sur les tâches de…
Ce cadre introduit une méthode novatrice d'apprentissage actif pour enrichir de grands ensembles de données de formes 3D avec des annotations de régions sémantiques. Il combine…
Modèles IA
DGCNN est un modèle d'IA pour l'apprentissage sur des nuages de points, implémentant le Dynamic Graph CNN. Il atteint des performances de pointe dans des tâches telles que la…
Modèles IA
MMAction2 est une bibliothèque fondamentale pour les tâches de reconnaissance d'actions et de compréhension vidéo. Elle fournit une boîte à outils complète pour le développement…
Modèles IA
AudioLM est un modèle d'IA qui génère de l'audio de haute qualité avec une cohérence à long terme. Il traite la génération audio comme une tâche de modélisation du langage,…
ALIGN est un modèle d'IA qui met à l'échelle l'apprentissage de représentations visuelles et vision-langage en utilisant une supervision textuelle bruitée à partir de plus d'un…
Modèles IA
BEiT est un modèle de représentation de vision auto-supervisé qui utilise la modélisation d'images masquées pour pré-entraîner des transformeurs de vision. Il tokenize les images…
Modèles IA
Les autoencodeurs variationnels (VAE) offrent une approche probabiliste de la représentation de l'espace latent. Contrairement aux autoencodeurs standards, les VAE encodent les…
Modèles IA
Reformer est un modèle d'IA qui améliore l'architecture Transformer pour le traitement de données séquentielles volumineuses. Il résout les limitations des mécanismes d'attention…
Modèles IA
Mamba est une nouvelle architecture de modèle d'espace d'états conçue pour la modélisation efficace de séquences, particulièrement performante sur des données denses en…
Modèles IA
RWKV est un modèle de langage puissant qui offre des capacités d'inférence efficaces et un réglage fin flexible. Il prend en charge diverses applications, y compris les interfaces…
Modèles IA
OpenELM est une famille de modèles de langage ouverts de pointe d'Apple Machine Learning Research. Il propose une stratégie de mise à l'échelle couche par couche pour une…
Modèles IA
零一万物 (01.AI) est une entreprise mondiale d'IA axée sur l'IA 2.0, stimulée par les avancées des modèles fondamentaux. Elle vise à révolutionner la technologie, les plateformes et…
Modèles IA
Octo est une politique robotique généraliste open-source conçue pour une large applicabilité dans la manipulation robotique. Cette politique de diffusion basée sur des…
Modèles IA
Fast R-CNN est un framework d'apprentissage profond pour la détection d'objets. Il accélère considérablement l'entraînement et les tests par rapport aux méthodes précédentes comme…
Modèles IA
py-faster-rcnn est une implémentation Python du modèle de détection d'objets Faster R-CNN. Il offre une alternative à la version officielle en MATLAB, fournissant une précision…
Modèles IA
Implémentation du framework Caffe avec SSD pour la détection d'objets. Ce dépôt fournit un framework rapide et ouvert pour l'apprentissage profond, spécifiquement adapté au Single…
Modèles IA
Les Feature Pyramid Networks (FPN) améliorent la détection d'objets en créant des cartes de caractéristiques multi-échelles à partir de réseaux convolutionnels profonds avec un…
Modèles IA
DeepLab est un modèle d'apprentissage profond de pointe pour la segmentation sémantique d'images. Cette implémentation TensorFlow fournit du code pour l'entraînement, l'évaluation…
Modèles IA
ViT-Adapter est un modèle d'IA qui améliore les performances des Vision Transformers (ViT) pour les tâches de prédiction dense telles que la détection d'objets et la segmentation.…
Modèles IA
TimeSformer est une architecture IA novatrice pour la compréhension vidéo, utilisant exclusivement des Transformers à auto-attention. Elle atteint des résultats de pointe sur les…
Modèles IA
Ce modèle d'IA offre une solution polyvalente pour les tâches de traduction image-à-image. Il apprend à la fois le mappage d'images et la fonction de perte appropriée, permettant…
Modèles IA
DM-GAN est une implémentation PyTorch des réseaux antagonistes génératifs à mémoire dynamique (Dynamic Memory Generative Adversarial Networks) pour la synthèse texte-image. Ce…
Modèles IA
Imagen Video est un système de génération vidéo conditionné par du texte, développé par Google Research. Il exploite une cascade de modèles de diffusion vidéo pour créer des…
Modèles IA
Ce modèle d'IA introduit une nouvelle architecture de réseau neuronal, l'Encodeur-Décodeur RNN, pour la traduction automatique statistique. Il utilise deux réseaux neuronaux…
Modèles IA
ULMFiT est une technique puissante pour le fine-tuning de modèles de langage pré-entraînés. Elle permet un apprentissage par transfert efficace pour les tâches de classification…
Modèles IA
Together AI est une plateforme pour les modèles d'IA. Elle donne accès à divers modèles, permettant aux développeurs d'intégrer des capacités d'IA avancées dans leurs…
GIT (Generative Image-to-text Transformer) est un modèle d'IA de Microsoft pour les tâches de vision et de langage. Il génère des descriptions textuelles à partir d'images et peut…
Modèles IA
Dreamer V3 est un algorithme général d'apprentissage par renforcement qui apprend des modèles d'environnement pour résoudre diverses tâches de contrôle. Il excelle sur plus de 150…
Modèles IA
Ce dépôt fournit l'implémentation PyTorch officielle de l'auteur pour Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradients (TD3). Il est conçu pour les tâches de contrôle continu dans…
Modèles IA
Ce dépôt fournit une implémentation de l'Agrégation Principale de Voisinage (PNA) pour les Réseaux de Neurones Graphiques. Il prend en charge les frameworks PyTorch, DGL et…
Modèles IA
Ce dépôt GitHub fournit des implémentations PyTorch pour DeepGCNs, DeeperGCN et GNN1000. Il permet l'entraînement de réseaux convolutionnels sur graphes très profonds en adaptant…
Modèles IA
FastSpeech 2 est un modèle de synthèse vocale de bout en bout qui améliore la qualité de la voix et la vitesse d'entraînement. Il intègre directement des informations de variation…
Modèles IA
HiFi-GAN est un réseau antagoniste génératif pour une synthèse vocale efficace et de haute fidélité. Il modélise les motifs périodiques dans l'audio pour améliorer la qualité des…
Modèles IA
ESPnet est une boîte à outils open-source pour le traitement de la parole de bout en bout. Elle fournit des recettes et des outils complets pour des tâches telles que la…
Modèles IA
MUSE est une bibliothèque Python pour la création de plongements lexicaux multilingues, prenant en charge les méthodes non supervisées et supervisées. Elle aligne les plongements…
Frameworks IA
LIBSVM est un ensemble logiciel intégré pour la classification, la régression et l'estimation de distribution par machines à vecteurs de support. Il offre une interface…
Modèles IA
Le dépôt Vision Transformer (ViT) fournit des modèles et du code pour les tâches de reconnaissance d'images. Il comprend des implémentations des architectures Vision Transformer…
Modèles IA
FNet est une architecture d'encodeur efficace de type Transformer qui remplace l'auto-attention par des Transformées de Fourier. Développé par Google Research, il offre une…
Modèles IA
SpanBERT est un modèle d'IA axé sur l'amélioration du pré-entraînement en représentant et en prédisant des segments de texte. Il propose des modèles de base et larges…
Modèles IA
LayoutLM est un modèle de pré-entraînement multimodal pour la compréhension de documents visuellement riches et l'extraction d'informations. Il combine des informations…
Modèles IA
UniLM est un framework de pré-entraînement auto-supervisé à grande échelle développé par Microsoft. Il permet aux modèles d'apprendre sur diverses tâches, langues et modalités, y…
Modèles IA
MASS est une méthode de pré-entraînement pour les tâches de génération de langage séquence à séquence. Elle masque des fragments de phrases pour que l'encodeur les prédise dans le…
Modèles IA
PEGASUS est un modèle de résumé de texte abstractif de pointe développé par Google Research. Il utilise un nouvel objectif de pré-entraînement, la génération de phrases…
Modèles IA
ProphetNet est un projet de recherche de l'équipe NLC de MSRA axé sur la génération de langage naturel. Il fournit des implémentations officielles de modèles pré-entraînés, y…
Modèles IA
DeBERTa est un modèle linguistique pré-entraîné à grande échelle développé par Microsoft Research. Il surpasse les modèles T5 11B en termes de performances et atteint des…
Modèles IA
Funnel-Transformer est un modèle d'IA qui compresse les états cachés pour réduire les coûts de calcul. Il permet des modèles plus profonds ou plus larges avec les mêmes FLOPs et…
Modèles IA
ConvBERT est un modèle d'IA open-source pour le pré-entraînement de modèles linguistiques, introduisant une architecture novatrice avec convolution dynamique basée sur des…
Modèles IA
MPNet est une nouvelle méthode de pré-entraînement pour les tâches de compréhension du langage, améliorant BERT et XLNet. Il offre une implémentation unifiée pour divers modèles…
Modèles IA
node2vec est un framework évolutif pour l'apprentissage de représentations continues de nœuds dans des graphes. Il optimise la préservation du voisinage grâce à des marches…
Ce dépôt fournit l'implémentation officielle du code pour l'article de recherche "How Attentive are Graph Attention Networks?" publié à l'ICLR'2022. Il propose des expériences…
Modèles IA
SEAL est un nouveau framework pour la prédiction de liens qui transforme le problème en une tâche de classification de sous-graphes. Il extrait des sous-graphes englobants h-hop…
Modèles IA
GraphSAINT est un framework flexible pour l'entraînement de réseaux neuronaux profonds sur graphes (GNN) sur de grands graphes. Il introduit une méthode d'entraînement par…
Modèles IA
RoboCat est un agent IA auto-améliorant pour la robotique qui apprend à effectuer diverses tâches sur différents bras robotiques. Il peut s'adapter à de nouvelles tâches avec…
Modèles IA
StyleSwin est un réseau antagoniste génératif (GAN) basé sur Transformer, conçu pour la génération d'images haute résolution. Il exploite les Transformers Swin et un nouveau…
Modèles IA
Ce modèle d'IA introduit un encodage de hachage multi-résolution pour les primitives graphiques neuronales, permettant un entraînement quasi instantané de réseaux neuronaux sur un…
Modèles IA
GET3D est un modèle d'IA générative qui synthétise des maillages texturés 3D de haute qualité directement à partir de collections d'images 2D. Il génère des formes diverses avec…
Modèles IA
Decision Transformer reformule l'apprentissage par renforcement comme un problème de modélisation de séquences, en exploitant des architectures Transformer comme GPT-x et BERT. Il…
Modèles IA
Implémentation PyTorch du papier TabNet, offrant une approche attentive et interprétable pour l'apprentissage de données tabulaires. Il prend en charge la classification, la…
Modèles IA
Neural Oblivious Decision Ensembles (NODE) est une bibliothèque Python pour le deep learning sur données tabulaires. Elle implémente des ensembles d'arbres de décision oblivieux…
Ce dépôt GitHub fournit l'implémentation officielle de l'article NeurIPS 2021 "Revisiting Deep Learning Models for Tabular Data". Il explore les architectures d'apprentissage…
Modèles IA
Ce dépôt fournit l'implémentation PyTorch officielle du modèle SAINT, conçue pour des réseaux neuronaux améliorés sur des données tabulaires. Il exploite l'attention par ligne et…
Modèles IA
R-FCN est un framework de détection d'objets basé sur des régions qui utilise des réseaux entièrement convolutionnels pour une analyse d'images précise et efficace. Il partage les…
Modèles IA
SPP_net est une réimplémentation de l'algorithme Spatial Pyramid Pooling pour les réseaux convolutifs profonds en reconnaissance visuelle. Il vise à reproduire les résultats de…
Modèles IA
Les Squeeze-and-Excitation Networks (SENet) sont une architecture de modèle d'apprentissage profond qui recalibre de manière adaptative les réponses des caractéristiques par…
Modèles IA
Le dépôt de la série ShuffleNet propose une collection de modèles de réseaux neuronaux convolutifs hautement efficaces, conçus pour les appareils mobiles et les environnements aux…
Modèles IA
MnasNet automatise la conception de modèles d'apprentissage automatique mobiles en intégrant directement les contraintes de vitesse dans la fonction de récompense de recherche.…
Modèles IA
Ce dépôt fournit une implémentation de ConvMixer, une architecture de réseau neuronal convolutif pour les tâches de reconnaissance d'images. Il est basé sur l'article "Patches Are…
Modèles IA
RepVGG est une architecture ConvNet puissante et simple qui atteint une grande précision sur ImageNet. Elle utilise une conception de style VGG avec des techniques de…
Modèles IA
MobileOne est un réseau neuronal efficace conçu pour les appareils mobiles. Il optimise la vitesse d'inférence, atteignant moins de 1 ms sur un iPhone12 avec une grande précision.…
Modèles IA
Vision GNN (ViG) est une implémentation PyTorch des Vision Graph Neural Networks développée par Huawei Noah's Ark Lab. Elle offre des backbones IA efficaces pour les tâches de…
Modèles IA
Les Réseaux de Convolution Déformables (DCN) améliorent les modèles d'apprentissage profond en apprenant adaptativement les décalages d'échantillonnage pour les noyaux de…
Modèles IA
PointPillars pour la détection d'objets KITTI est un dépôt GitHub fournissant du code pour reproduire les résultats du papier PointPillars sur le jeu de données KITTI. Il s'agit…
Modèles IA
SECOND PyTorch est une implémentation open-source du réseau de détection d'objets SECOND pour les ensembles de données KITTI et NuScenes. Il utilise des convolutions éparses pour…
Modèles IA
Panoptic FPN unifie la segmentation d'instance et la segmentation sémantique au sein d'une seule architecture réseau. Il améliore Mask R-CNN avec une branche de segmentation…
Modèles IA
Skip-Thought Vectors fournit l'encodeur Sent2Vec et le code d'entraînement basés sur l'article de recherche "Skip-Thought Vectors". Il permet la génération de représentations…
Modèles IA
InferSent est une méthode d'embedding de phrases qui génère des représentations sémantiques pour les phrases anglaises. Entraîné sur des données d'inférence en langage naturel, il…
Modèles IA
CTRL est un modèle de langage transformeur conditionnel de 1,6 milliard de paramètres pour la génération de texte contrôlable. Il se conditionne sur des codes de contrôle pour…
Modèles IA
La plateforme BAAI Models propose une collection diversifiée de modèles d'IA pour le traitement du langage naturel, la compréhension multimodale et l'analyse des protéines.…
Modèles IA
DialoGPT est un modèle de langage pré-entraîné à grande échelle pour la génération de réponses de dialogue. Développé par Microsoft, il s'appuie sur l'architecture GPT-2 et a été…
Modèles IA
Meena est un modèle conversationnel neuronal de 2,6 milliards de paramètres conçu pour le dialogue à domaine ouvert. Il vise à fournir des réponses plus sensées et spécifiques que…
GODEL est un modèle pré-entraîné à grande échelle basé sur Transformer pour la génération de dialogue orienté objectif. Il excelle dans la génération de réponses ancrées dans du…
Modèles IA
RETRO (Retrieval Enhanced Transformers) est un modèle d'IA qui augmente les architectures transformer avec des capacités de récupération. Il accède à une vaste base de données de…
Modèles IA
BERT propose deux modèles multilingues : Cased et Uncased, prenant en charge plus de 100 langues. Le modèle Cased est recommandé pour les alphabets non latins et l'usage général,…
Modèles IA
Ce dépôt fournit une implémentation TensorFlow du modèle BEGAN (Boundary Equilibrium Generative Adversarial Networks). Il permet aux utilisateurs d'entraîner et de tester des…
Modèles IA
LS-GAN, ou Loss-Sensitive Generative Adversarial Networks, est un projet axé sur l'avancement des GANs. Il introduit une approche novatrice des fonctions de perte, visant à…
Modèles IA
Ce dépôt fournit une implémentation PyTorch de MADE (Masked Autoencoder Density Estimation). Il permet de transformer des auto-encodeurs en modèles de densité autorégressifs en…
Modèles IA
StyleGAN-XL est un modèle d'IA pour la génération d'images haute résolution à partir de jeux de données volumineux et diversifiés. Il adapte l'architecture StyleGAN pour améliorer…
Modèles IA
StyleGAN3 est un réseau antagoniste génératif qui élimine le "texture sticking" en refondant le traitement du signal. Il atteint l'équivariance en translation et en rotation,…
Modèles IA
SoundStorm est un modèle d'IA pour la génération audio efficace et non autorégressive. Il produit un son de haute qualité deux ordres de grandeur plus rapidement que les méthodes…
Modèles IA
AlphaStar est un modèle d'IA qui a atteint le niveau Grandmaster dans StarCraft II, un jeu de stratégie en temps réel complexe. Il utilise l'apprentissage par renforcement…
Modèles IA
Les méthodes de gradient de politique sont une classe d'algorithmes d'apprentissage par renforcement qui apprennent directement une fonction de politique. Contrairement aux…
Modèles IA
SARSA est un algorithme d'apprentissage par renforcement pour l'apprentissage des politiques de processus de décision markoviens. Il met à jour les valeurs Q en se basant sur…
Modèles IA
Le Q-learning est un algorithme d'apprentissage par renforcement sans modèle qui entraîne un agent à attribuer des valeurs aux actions en fonction des états actuels. Il optimise…
Ce projet fournit une implémentation basée sur Keras des Réseaux de Neurones Convolutifs Relationnels (R-GCNs). Il est conçu pour la classification semi-supervisée de nœuds sur…
Modèles IA
CompGCN est une implémentation PyTorch des réseaux convolutionnels graphiques multi-relationnels basés sur la composition. Il permet un apprentissage avancé de représentations…
Modèles IA
Ce dépôt fournit une implémentation PyTorch du modèle "Simple and Deep Graph Convolutional Networks" (GCNII). Il comprend du code pour reproduire les résultats semi-supervisés et…
Modèles IA
Ce dépôt GitHub fournit des implémentations TensorFlow et PyTorch pour les modèles PPNP et APPNP, introduits dans l'article "Predict then Propagate: Graph Neural Networks meet…
Ce dépôt fournit l'implémentation officielle du papier "Simplifying Graph Convolutional Networks". Il propose un modèle de réseau convolutionnel sur graphes (GCN) simplifié qui…
Modèles IA
Graph Neural PDEs est un projet open-source fournissant du code Python pour les réseaux neuronaux sur graphes (GNN) qui traitent l'apprentissage sur graphes comme un processus de…
Modèles IA
Cet article de blog présente une nouvelle couche Hopfield PyTorch basée sur les réseaux Hopfield modernes. Elle généralise les réseaux Hopfield classiques aux états et motifs…
Modèles IA
Une carte auto-organisatrice (SOM) est une technique d'apprentissage automatique non supervisé qui réduit la dimensionnalité des données tout en préservant la structure…
Modèles IA
Un réseau à fonctions de base radiales est un réseau de neurones artificiels utilisant des fonctions de base radiales comme fonctions d'activation. Il est particulièrement adapté…
Modèles IA
Un réseau bayésien est un modèle graphique probabiliste représentant des variables et leurs dépendances conditionnelles à l'aide d'un graphe orienté acyclique. Il est idéal pour…
Modèles IA
Les Champs Aléatoires de Markov (CAM) sont des modèles graphiques non orientés représentant des relations probabilistes entre des variables aléatoires. Ils sont cruciaux en IA…
Modèles IA
OpenSpiel est un framework complet pour la recherche en apprentissage par renforcement dans les jeux. Il offre une collection d'environnements et d'algorithmes pour développer et…
Modèles IA
SAGPool est une implémentation PyTorch officielle de Self-Attention Graph Pooling, présentée à l'ICML 2019. Ce dépôt, archivé et en lecture seule, fournit le code d'une nouvelle…
Le module d'apprentissage semi-supervisé de Scikit-learn permet aux modèles d'exploiter des données non étiquetées aux côtés de données étiquetées pour une meilleure…
Modèles IA
Les Réseaux de Graphes Temporels (TGNs) offrent un cadre générique et efficace pour l'apprentissage profond sur les graphes dynamiques. Cette bibliothèque basée sur Python utilise…
Modèles IA
EvolveGCN fournit le code pour les Réseaux Convolutifs Évolutifs (Evolving Graph Convolutional Networks) conçus pour les graphes dynamiques. Ce modèle d'IA, publié dans AAAI 2020,…
Modèles IA
xDeepFM est une boîte à outils open-source d'apprentissage profond pour les modèles de factorisation, publiant spécifiquement le code source du modèle eXtreme Deep Factorization…
Modèles IA
Ce dépôt GitHub fournit une implémentation TensorFlow du modèle Attentional Factorization Machine (AFM). Il permet aux utilisateurs d'entraîner et d'évaluer l'AFM pour des tâches…
Modèles IA
TensorFlow Models est un dépôt GitHub offrant une collection de modèles et d'exemples construits avec TensorFlow. Il sert de hub central pour les développeurs afin d'accéder, de…
Modèles IA
LightGCN est un réseau convolutif graphique simplifié conçu pour les systèmes de recommandation. Il se concentre sur le composant essentiel d'agrégation de voisinage pour le…
Cette page est l'endroit où Ingénieurs en apprentissage automatique viennent pour trouver leur prochain outil IA. L'inscription est gratuite et examinée par un éditeur — mettez le vôtre devant le public qui le cherche déjà.