Modelos de IA
DeepLab é um modelo de aprendizado profundo de ponta para segmentação semântica de imagens. Esta implementação em TensorFlow fornece código para treinamento, avaliação e…
Melhores Modelos de IA
324 ferramentasDescubra os melhores Modelos de IA — de transformadores de linguagem como DistilGPT2 e Claude Opus a sistemas avançados como GPT-5.6: Frontier intelligence e Gemini 3.1 Pro do Google DeepMind, aqui é onde desenvolvedores e pesquisadores exploram ferramentas que aprimoram seus projetos: gerando texto semelhante ao humano, construindo agentes conversacionais, desenvolvendo algoritmos complexos e ampliando os limites das capacidades de IA. Explore 324 Modelos de IA abrangendo Modelos de IA e LLMs, Outras ferramentas de IA, Plataformas de machine learning, Descoberta científica e ferramentas de laboratório e Geradores de imagens com IA e muito mais.
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O Repositório de Acesso Aberto CVPR 2021 fornece acesso às versões aceitas de artigos da IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Esses artigos são…
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ViT-Adapter é um modelo de IA que aprimora o desempenho do Vision Transformer (ViT) para tarefas de predição densa, como detecção e segmentação de objetos. Ele introduz vieses…
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A Pesquisa em Machine Learning da Apple é uma plataforma dedicada a avançar o campo do machine learning. Serve como um centro para artigos de pesquisa, publicações e insights…
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TimeSformer é uma arquitetura de IA inovadora para compreensão de vídeo, utilizando exclusivamente Transformers de autoatenção. Alcança resultados de ponta em benchmarks de…
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Carnegie Mellon Computational Imaging é um grupo de pesquisa focado em avançar o campo da imagem computacional. Eles exploram técnicas e algoritmos inovadores para aquisição,…
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Este modelo de IA oferece uma solução de propósito geral para tarefas de tradução de imagem para imagem. Ele aprende tanto o mapeamento da imagem quanto a função de perda…
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DM-GAN é uma implementação em PyTorch de Redes Generativas Adversariais com Memória Dinâmica para síntese de texto para imagem. Este repositório fornece código, modelos…
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Website pessoal de Yang Song, Pesquisador Principal nos Meta Superintelligence Labs. Anteriormente liderou explorações estratégicas na OpenAI e obteve um Ph.D. pela Universidade…
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Imagen é um modelo de difusão texto-para-imagem desenvolvido pelo Google Research. Ele gera imagens fotorrealistas com um profundo entendimento da linguagem. Imagen se destaca no…
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Imagen Video é um sistema de geração de vídeo condicional por texto desenvolvido pelo Google Research. Ele utiliza uma cascata de modelos de difusão de vídeo para criar vídeos de…
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Make-A-Video é um sistema avançado de IA que gera vídeos a partir de prompts de texto. Ele aproveita o progresso de texto para imagem e dados de vídeo não rotulados para entender…
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Este modelo de IA introduz uma arquitetura de rede neural inovadora, o RNN Encoder-Decoder, para tradução automática estatística. Ele utiliza duas redes neurais recorrentes para…
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ULMFiT é uma técnica poderosa para o fine-tuning de modelos de linguagem pré-treinados. Ela permite aprendizado de transferência eficiente para tarefas de classificação de texto,…
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EleutherAI é um coletivo de pesquisa focado no avanço da inteligência artificial, particularmente modelos de linguagem grandes. Eles visam democratizar a IA, tornando modelos e…
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Together AI é uma plataforma para modelos de IA. Ela fornece acesso a vários modelos, permitindo que desenvolvedores integrem capacidades avançadas de IA em suas aplicações. A…
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OpenLLaMA é uma reprodução de código aberto e licenciada permissivamente do modelo LLaMA 7B da Meta AI. Treinado no conjunto de dados RedPajama, oferece versões de 3B, 7B e 13B…
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GIT (Generative Image-to-text Transformer) é um modelo de IA da Microsoft para tarefas de visão e linguagem. Ele gera descrições textuais a partir de imagens e pode realizar…
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UNITER é um repositório de código de pesquisa para o artigo ECCV 2020 'UNITER: UNiversal Image-TExt Representation Learning'. Ele fornece código para finetuning e inferência em…
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Oscar e VinVL são modelos avançados de IA para tarefas de visão-linguagem. Oscar utiliza pré-treinamento com alinhamento objeto-semântica, alcançando resultados de ponta. VinVL…
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Dreamer V3 é um algoritmo geral de aprendizado por reforço que aprende modelos de ambiente para resolver diversas tarefas de controle. Ele se destaca em mais de 150 tarefas com…
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Plan2Explore é um agente de aprendizado por reforço auto-supervisionado projetado para exploração eficiente e adaptação rápida a novas tarefas. Ele utiliza planejamento para…
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Acesse seus serviços Google com segurança usando sua Conta Google. Este sistema permite que os usuários façam login usando seu e-mail ou número de telefone, gerenciem informações…
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World Models é um projeto de pesquisa que explora modelos de redes neurais generativas para ambientes de aprendizado por reforço. Ele permite que agentes aprendam dentro de…
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Este repositório fornece a implementação oficial do autor em PyTorch para Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradients (TD3). Ele é projetado para tarefas de controle contínuo…
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DeepMind é um laboratório líder em pesquisa de inteligência artificial focado no desenvolvimento de modelos avançados de IA. Seu trabalho abrange vários domínios, visando resolver…
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Este repositório fornece uma implementação de Agregação Principal de Vizinhança (PNA) para Redes Neurais de Grafos. Ele suporta os frameworks PyTorch, DGL e PyTorch Geometric,…
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Este repositório GitHub fornece implementações em PyTorch para DeepGCNs, DeeperGCN e GNN1000. Ele permite o treinamento de Redes Convolucionais de Grafos muito profundas,…
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OpenReview.net é uma plataforma dedicada a promover a abertura na comunicação científica. Defende a revisão por pares aberta, a publicação aberta, o acesso aberto e a discussão…
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Explore demonstrações de síntese de áudio impulsionadas pelo DiffWave, um modelo de difusão versátil. Este recurso exibe vocodificação neural, geração condicional por classe,…
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FastSpeech 2 é um modelo de texto para fala (TTS) de ponta a ponta que aprimora a qualidade da voz e a velocidade de treinamento. Ele incorpora diretamente informações de variação…
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Esta é uma página de demonstração não oficial para o Parallel WaveGAN e modelos relacionados de geração de áudio. Ela exibe amostras de áudio geradas por várias implementações,…
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HiFi-GAN é uma rede adversária generativa para síntese de voz eficiente e de alta fidelidade. Modela padrões periódicos no áudio para aprimorar a qualidade da amostra, alcançando…
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ESPnet é um toolkit de código aberto para processamento de fala de ponta a ponta. Ele fornece receitas e ferramentas abrangentes para tarefas como Reconhecimento Automático de…
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Este modelo de IA explora a sensibilidade de privacidade dos usuários em relação a dados pessoais em contextos online como varejo, redes sociais e pesquisa. Ele quantifica a…
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MUSE é uma biblioteca Python para criar embeddings de palavras multilíngues, suportando métodos não supervisionados e supervisionados. Ela alinha embeddings fastText em um espaço…
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Um Modelo Oculto de Markov (HMM) é um modelo estatístico onde as observações dependem de um processo de Markov não observável. É usado para inferir estados ocultos a partir de…
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Um autoencoder é um tipo de rede neural projetado para aprendizado não supervisionado, focado em aprender codificações eficientes de dados. Ele compreende um codificador que…
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Esta listagem refere-se a um artigo de pesquisa de Yoshua Bengio et al. sobre treinamento guloso camada a camada para redes neurais profundas, apresentado no NIPS 2006. Detalha um…
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A TU Graz, também conhecida como Universidade de Tecnologia de Graz, é uma universidade técnica líder na Áustria. Oferece uma ampla gama de programas de graduação, mestrado e…
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O repositório Vision Transformer (ViT) fornece modelos e código para tarefas de reconhecimento de imagem. Inclui implementações das arquiteturas Vision Transformer e MLP-Mixer,…
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Google Research é um repositório GitHub para os projetos de pesquisa do Google. Ele hospeda código e documentação para várias iniciativas de IA e aprendizado de máquina.…
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FNet é uma arquitetura de codificador eficiente semelhante a um Transformer que substitui a autoatenção por Transformadas de Fourier. Desenvolvido pelo Google Research, oferece…
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O repositório GitHub do Google Research hospeda projetos de código aberto e iniciativas de pesquisa. Ele serve como um centro central para desenvolvedores e pesquisadores…
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SpanBERT é um modelo de IA focado em melhorar o pré-treinamento através da representação e previsão de spans. Ele oferece modelos base e grandes pré-treinados e com caixa (cased),…
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LayoutLM é um modelo de pré-treinamento multimodal para compreensão de documentos visualmente ricos e extração de informações. Ele combina informações de texto, layout e imagem…
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UniLM é um framework de pré-treinamento autossupervisionado em larga escala desenvolvido pela Microsoft. Ele permite que modelos aprendam em diversas tarefas, idiomas e…
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MASS é um método de pré-treinamento para tarefas de geração de linguagem de sequência a sequência. Ele mascara fragmentos de frases para o codificador prever no decodificador,…
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PEGASUS é um modelo de sumarização abstrativa de texto de última geração desenvolvido pelo Google Research. Ele utiliza um novo objetivo de pré-treinamento, a geração de frases em…
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ProphetNet é um projeto de pesquisa da equipe MSRA NLC focado em geração de linguagem natural. Ele fornece implementações oficiais de modelos pré-treinados, incluindo aqueles para…
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DeBERTa é um modelo de linguagem pré-treinado em larga escala desenvolvido pela Microsoft Research. Ele supera o desempenho dos modelos T5 11B e atinge resultados em nível humano…
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Funnel-Transformer é um modelo de IA que comprime estados ocultos para reduzir o custo computacional. Ele permite modelos mais profundos ou mais largos com os mesmos FLOPs e pode…
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ConvBERT é um modelo de IA de código aberto para pré-treinamento de modelos de linguagem, introduzindo uma arquitetura inovadora com convolução dinâmica baseada em spans. Este…
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MPNet é um método de pré-treinamento inovador para tarefas de compreensão de linguagem, aprimorando BERT e XLNet. Oferece uma implementação unificada para vários modelos de…
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node2vec é um framework escalável para aprender representações contínuas de características de nós em grafos. Ele otimiza a preservação da vizinhança através de caminhadas…
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AMiner é um assistente de pesquisa em IA, alimentado pelo modelo Zhipu GLM, oferecendo acesso a mais de 300 milhões de registros de literatura e 60 milhões de acadêmicos. Ele…
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Este repositório fornece a implementação oficial do código para o artigo de pesquisa "How Attentive are Graph Attention Networks?" publicado na ICLR'2022. Ele oferece experimentos…
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SEAL é um framework inovador para predição de links que transforma o problema em uma tarefa de classificação de subgrafos. Ele extrai subgrafos envolventes de h-hops e matrizes de…
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GraphSAINT é um framework flexível para treinar Redes Neurais de Grafos (GNNs) profundas em grafos grandes. Introduz um método de treinamento em minibatch inovador usando…
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RoboCat é um agente de IA autoaperfeiçoável para robótica que aprende a realizar diversas tarefas em diferentes braços robóticos. Ele pode se adaptar a novas tarefas com apenas…
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StyleSwin é uma Rede Generativa Adversarial (GAN) baseada em transformer projetada para geração de imagens de alta resolução. Ela utiliza transformers Swin e um novo mecanismo de…
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Plenoxels oferece uma abordagem inovadora para campos de radiância, reconstruindo cenas com alta fidelidade sem depender de redes neurais. Este método atinge velocidades de…
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Este modelo de IA introduz uma codificação de hash multirresolução para primitivas gráficas neurais, permitindo o treinamento quase instantâneo de redes neurais em uma única GPU.…
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Este modelo de IA introduz o 3D Gaussian Splatting para renderização de campos de radiância em tempo real, alcançando qualidade visual de ponta em altas taxas de quadros. Ele…
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GET3D é um modelo de IA generativa que sintetiza malhas 3D texturizadas de alta qualidade diretamente de coleções de imagens 2D. Ele gera formas diversas com topologia complexa e…
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Magic3D é uma ferramenta de IA para criação de conteúdo 3D de alta resolução a partir de texto. Ela gera modelos de malha 3D detalhados a partir de prompts de texto usando uma…
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AudioLDM é um framework de geração de áudio a partir de texto que utiliza modelos de difusão latente. Ele traduz várias modalidades para uma 'linguagem de áudio' (LOA) unificada…
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Make-An-Audio é um sistema de geração de áudio a partir de texto que emprega modelos de difusão aprimorados por prompt. Ele aborda a escassez de dados e a complexidade do áudio…
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Voicebox é um modelo de IA generativa para fala que generaliza em várias tarefas com desempenho de ponta. Ele pode sintetizar fala, remover ruído, editar conteúdo, converter…
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O Decision Transformer reformula o aprendizado por reforço como um problema de modelagem de sequências, aproveitando arquiteturas Transformer como GPT-x e BERT. Ele gera ações…
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Microsoft Research é um centro de inovação de ponta em IA e tecnologia. Explore projetos, publicações e notícias de pesquisadores líderes que expandem os limites da ciência da…
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O MIMIC-III v1.4 é um banco de dados clínico abrangente e de acesso livre, contendo dados de saúde desidentificados de mais de 40.000 pacientes de UTI. Inclui dados demográficos,…
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O Allen Institute for AI (AI2) é um instituto de pesquisa sem fins lucrativos dedicado à pesquisa e engenharia de IA de alto impacto. Eles se concentram em avançar a IA para o bem…
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O ESM Metagenomic Atlas é um recurso aberto da Meta AI, fornecendo acesso a mais de 772 milhões de estruturas proteicas previstas a partir de dados metagenômicos. Ele permite que…
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OmegaFold é uma ferramenta de predição de estrutura de proteínas de novo em alta resolução que gera estruturas 3D de proteínas diretamente de sequências primárias de aminoácidos.…
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Robetta é um serviço de previsão de estrutura de proteínas alimentado por IA que utiliza o método de aprendizado profundo RoseTTAFold. Ele oferece previsões rápidas e precisas,…
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EquiBind é um modelo de deep learning geométrico para prever a estrutura 3D de pequenas moléculas que se ligam a proteínas. Oferece predições rápidas e diretas para locais de…
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AlphaFold fornece estruturas de proteínas 3D previstas por IA, expandindo o AlphaFold Protein Structure Database para mais de 200 milhões de entradas. Este recurso acelera a…
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Uni-Mol é um framework universal de aprendizado de representação molecular 3D para diversas tarefas downstream, como predição de propriedades e predição de pose de ligação. Inclui…
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GraphCast é um modelo de IA para previsão meteorológica global, entregando previsões de 10 dias com precisão sem precedentes em menos de um minuto. Ele supera significativamente…
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Pangu-Weather é um sistema baseado em IA para previsão meteorológica global precisa de médio alcance. Utiliza redes neurais 3D e uma estratégia de agregação temporal hierárquica…
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O GNoME do Google DeepMind é uma ferramenta de aprendizado profundo que acelera a descoberta de novos cristais inorgânicos. Ele prevê a estabilidade de materiais, identificando…
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matgenb oferece uma coleção curada de cadernos Jupyter para pesquisa em ciência de materiais. Demonstra o uso de ferramentas de código aberto como pymatgen, Custodian e Fireworks…
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MACE é uma biblioteca Python para potenciais interatômicos de aprendizado de máquina rápidos e precisos. Ela utiliza passagem de mensagens equivariante de ordem superior para…
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Allegro é um potencial interatômico de aprendizado de máquina estritamente local e E(3)-equivariante. Implementado como um pacote de extensão NequIP, ele se concentra em fornecer…
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Implementação PyTorch do paper TabNet, oferecendo uma abordagem atenta e interpretável para aprendizado de dados tabulares. Suporta classificação, regressão e aprendizado…
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Neural Oblivious Decision Ensembles (NODE) é uma biblioteca Python para deep learning em dados tabulares. Implementa ensembles de árvores de decisão oblivias e diferenciáveis,…
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Este repositório GitHub fornece a implementação oficial do artigo NeurIPS 2021 'Revisiting Deep Learning Models for Tabular Data'. Ele explora arquiteturas de deep learning para…
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Este repositório fornece a implementação oficial do modelo SAINT em PyTorch, projetada para redes neurais aprimoradas em dados tabulares. Ele utiliza atenção de linha e técnicas…
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R-FCN é um framework de detecção de objetos baseado em regiões que utiliza redes totalmente convolucionais para análise de imagem precisa e eficiente. Ele compartilha computação…
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SPP_net é uma reimplementação do algoritmo Spatial Pyramid Pooling para redes convolucionais profundas em reconhecimento visual. Visa reproduzir resultados de detecção de objetos…
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Redes Squeeze-and-Excitation (SENet) é uma arquitetura de modelo de aprendizado profundo que recalibra adaptativamente as respostas de características canal a canal. Ela melhora o…
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O repositório ShuffleNet Series oferece uma coleção de modelos de redes neurais convolucionais altamente eficientes, projetados para dispositivos móveis e ambientes com recursos…
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MnasNet automatiza o design de modelos de machine learning para dispositivos móveis, incorporando restrições de velocidade diretamente na função de recompensa da busca. Essa…
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Este repositório fornece uma implementação do ConvMixer, uma arquitetura de rede neural convolucional para tarefas de reconhecimento de imagem. É baseado no artigo "Patches Are…
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RepVGG é uma arquitetura ConvNet poderosa e simples que atinge alta precisão no ImageNet. Ela utiliza um design estilo VGG com técnicas de re-parametrização, permitindo inferência…
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MobileOne é um backbone de rede neural eficiente projetado para dispositivos móveis. Ele otimiza a velocidade de inferência, alcançando menos de 1 ms em um iPhone12 com alta…
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Vision GNN (ViG) é uma implementação em PyTorch de Vision Graph Neural Networks desenvolvida pelo Huawei Noah's Ark Lab. Oferece backbones de IA eficientes para tarefas de…
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Deformable Convolutional Networks (DCN) aprimoram modelos de deep learning ao aprender adaptativamente offsets de amostragem para kernels convolucionais. Isso permite que as redes…
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PointPillars para detecção de objetos KITTI é um repositório GitHub que fornece código para reproduzir resultados do artigo PointPillars no dataset KITTI. É um fork da codebase…
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SECOND PyTorch é uma implementação de código aberto da rede de detecção de objetos SECOND para os datasets KITTI e NuScenes. Utiliza convoluções esparsas para detecção eficiente…
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Panoptic FPN unifica segmentação de instâncias e semântica em uma única arquitetura de rede. Ele aprimora o Mask R-CNN com um ramo de segmentação semântica usando um backbone…
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Skip-Thought Vectors fornece o codificador Sent2Vec e código de treinamento baseado no artigo de pesquisa "Skip-Thought Vectors". Ele permite a geração de representações vetoriais…
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InferSent é um método de embedding de sentenças que gera representações semânticas para sentenças em inglês. Treinado com dados de inferência de linguagem natural, ele generaliza…
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CTRL é um modelo de linguagem transformer condicional com 1.6 bilhão de parâmetros para geração de texto controlável. Ele se condiciona a códigos de controle para especificar…
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Wenxin é um assistente de IA da Baidu, projetado para uma ampla gama de tarefas, incluindo redação de documentos oficiais, artigos acadêmicos, planejamento criativo e programação…
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A plataforma BAAI Models oferece uma coleção diversificada de modelos de IA para processamento de linguagem natural, compreensão multimodal e análise de proteínas. Explore e baixe…
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DialoGPT é um modelo de linguagem pré-treinado em larga escala para geração de respostas de diálogo. Desenvolvido pela Microsoft, ele utiliza a arquitetura GPT-2 e foi treinado em…
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Meena é um modelo neural conversacional de 2,6 bilhões de parâmetros projetado para diálogo de domínio aberto. Ele visa fornecer respostas mais sensatas e específicas do que…
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GODEL é um modelo Transformer de larga escala pré-treinado para geração de diálogo orientado a objetivos. Ele se destaca na geração de respostas fundamentadas em texto externo,…
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RETRO (Retrieval Enhanced Transformers) é um modelo de IA que aumenta arquiteturas transformer com capacidades de recuperação. Ele acessa um vasto banco de dados de passagens de…
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O BERT oferece dois modelos multilíngues: Cased e Uncased, suportando mais de 100 idiomas. O modelo Cased é recomendado para alfabetos não latinos e uso geral, enquanto o modelo…
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Este repositório fornece uma implementação em TensorFlow do modelo BEGAN (Boundary Equilibrium Generative Adversarial Networks). Ele permite que os usuários treinem e testem…
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LS-GAN, ou Redes Generativas Adversariais Sensíveis à Perda, é um projeto focado em avançar as GANs. Ele introduz uma abordagem inovadora para funções de perda, visando melhorar a…
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O Laboratório de Aprendizagem Computacional e Biológica (CBLL) do Courant Institute da NYU foca em modelos baseados em energia (EBMs) para aprendizado de máquina. A pesquisa…
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Este repositório GitHub fornece uma implementação oficial em Chainer para geração condicional de imagens. Ele utiliza normalização espectral e um discriminador de projeção para…
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O Facebook é uma plataforma de rede social que conecta pessoas com amigos, familiares e comunidades. Os usuários podem compartilhar atualizações, fotos e vídeos, participar de…
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O Journal of Machine Learning Research (JMLR) é uma publicação acadêmica líder em pesquisa de aprendizado de máquina. Publica artigos de alta qualidade sobre todos os aspectos do…
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Este repositório fornece uma implementação em PyTorch de MADE (Masked Autoencoder Density Estimation). Ele permite transformar autoencoders em modelos de densidade…
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StyleGAN-XL é um modelo de IA para gerar imagens de alta resolução a partir de conjuntos de dados grandes e diversos. Ele escala a arquitetura StyleGAN para melhorar a qualidade e…
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StyleGAN3 é uma rede adversária generativa que elimina a "fixação de textura" ao reformular o processamento de sinais. Ele alcança equivariância à translação e rotação, permitindo…
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O Baidu Research está atualmente em manutenção de website. Esta plataforma dedica-se a apresentar os avanços e iniciativas de pesquisa do braço de pesquisa do Baidu. Embora o site…
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Lyra é um codec de voz novo e de taxa de bits muito baixa desenvolvido pelo Google. Ele utiliza aprendizado de máquina para comprimir sinais de voz, permitindo comunicação de…
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SoundStorm é um modelo de IA para geração de áudio eficiente e não autorregressiva. Ele produz áudio de alta qualidade duas ordens de magnitude mais rápido do que métodos…
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DimeNet e DimeNet++ são modelos avançados de redes neurais para grafos moleculares, com foco em passagem de mensagens direcionais. Esses modelos, propostos em ICLR 2020 e…
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Crystal Graph Convolutional Neural Networks (CGCNN) é um modelo de IA projetado para prever propriedades de materiais a partir de estruturas cristalinas. Ele permite que os…
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GluonTS é um pacote Python para modelagem probabilística de séries temporais, utilizando modelos de deep learning construídos sobre PyTorch e MXNet. Ele facilita previsões…
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Prophet é um procedimento de previsão de código aberto implementado em R e Python. Ele automatiza a previsão de séries temporais com modelos rápidos e ajustáveis. Projetado para…
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LSTNet é um modelo de deep learning projetado para previsão de séries temporais. Ele modela eficazmente padrões temporais de longo e curto prazo usando uma combinação de redes…
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Autoformer é um modelo de IA para previsão de séries temporais de longo prazo, aproveitando transformadores de decomposição e mecanismos de autocorrelação. Ele alcança resultados…
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O repositório GitHub Informer2020 fornece a implementação em PyTorch para o modelo Informer, projetado para previsão eficiente de séries temporais de longa sequência. Ele…
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FEDformer é um Transformer Decomposto com Frequência Aprimorada, projetado para previsão eficiente de séries temporais de longo prazo. Ele atinge complexidade linear com o…
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PatchTST é uma implementação oficial de um modelo baseado em Transformer para previsão de séries temporais de longo prazo. Ele segmenta séries temporais em patches e os processa…
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LTSF-Linear é uma implementação oficial em PyTorch para "Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?". Introduz uma família de modelos lineares (Linear, DLinear,…
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TimesNet é um modelo fundamental para análise geral de séries temporais, transformando séries 1D em espaço 2D para modelagem aprimorada. Ele alcança resultados de ponta em…
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Este repositório fornece código para experimentos de aprendizado por reforço detalhados no artigo "Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks". Ele permite…
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Este repositório contém o código para o artigo NeurIPS 2017 "Prototypical Networks for Few-shot Learning". Ele fornece uma implementação de uma abordagem inovadora para…
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Este repositório fornece código PyTorch para o artigo CVPR 2018 'Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning'. Ele se concentra no aspecto Few-Shot Learning,…
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Este repositório contém código experimental para "Deep Reinforcement Learning in a Handful of Trials using Probabilistic Dynamics Models." Ele implementa o algoritmo PETS,…
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PlaNet é um algoritmo de aprendizado por reforço baseado em modelo que planeja a partir de pixels, aprendendo a dinâmica latente. Ele prevê eficientemente recompensas futuras em…
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OpenAI Five é uma equipe de cinco redes neurais desenvolvidas pela OpenAI. Este sistema de IA demonstrou a capacidade de competir e derrotar equipes humanas amadoras no complexo…
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AlphaStar é um modelo de IA que atingiu o nível Grandmaster em StarCraft II, um complexo jogo de estratégia em tempo real. Ele utiliza aprendizado por reforço multiagente e…
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Métodos de gradiente de política são uma classe de algoritmos de aprendizado por reforço que aprendem diretamente uma função de política. Ao contrário dos métodos baseados em…
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SARSA é um algoritmo de aprendizado por reforço para aprender políticas de processos de decisão de Markov. Ele atualiza os valores Q com base no estado atual do agente, ação,…
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Q-learning é um algoritmo de aprendizado por reforço model-free que treina um agente para atribuir valores a ações com base em estados atuais. Ele otimiza a tomada de decisão…
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Este projeto fornece uma implementação baseada em Keras de Redes Convolucionais de Grafos Relacionais (R-GCNs). Ele é projetado para classificação semi-supervisionada de nós em…
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CompGCN é uma implementação em PyTorch de Redes Convolucionais de Grafos Multi-Relacionais Baseadas em Composição. Permite aprendizado avançado de representação de grafos para…
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