Trending Deep Learning
1.0.0
以下は、特定の日に獲得したスターの数で並べ替えた、ディープ ラーニング Github トレンド リポジトリのトップ 100 のリストです。 Github 検索 API で使用されているクエリは次のとおりです。
deep-learning OR CNN OR RNN OR "convolutional neural network" OR "recurrent neural network"スターが 40000 個以上のリポジトリは除外されます。
トップの深層学習 Github リポジトリはここで見つけることができます。
日付: 2020 年 2 月 2 日と 2019 年 9 月 1 日の比較
注: これは定期的に更新されます。
| 位置1 | 名前 | 説明 | 言語 | 今日のスター | 合計スター数 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ? | 1 | スピンアップ | 誰でも深層強化学習を学ぶのに役立つ教育リソース。 | パイソン | 53 | 4030 |
| ⬆️2 | 2 | リアルタイム音声クローン作成 | 5 秒で音声のクローンを作成し、リアルタイムで任意の音声を生成します | パイソン | 18 | 15014 |
| ? | 3 | TensorFlow を使用したディープラーニングの本 | TensorFlow 2.0 フレームワークに基づいた、オープンソースの深層学習の本。 | パイソン | 17 | 6771 |
| ⬆️15 | 4 | 光線 | 分散アプリケーションを構築および実行するための高速かつシンプルなフレームワーク。 Ray には、スケーラブルな強化学習ライブラリである RLlib と、スケーラブルなハイパーパラメータ調整ライブラリである Tune がパッケージ化されています。 | パイソン | 16 | 10248 |
| ⬆️1 | 5 | ディープフェイスラボ | DeepFaceLab は、ディープ フェイクを作成するための主要なソフトウェアです。 | パイソン | 15 | 12237 |
| ? | 6 | pytorch3d | PyTorch3d は、3D データを使用した深層学習用の再利用可能なコンポーネントの FAIR ライブラリです。 | パイソン | 15 | 544 |
| ? | 7 | DL-PyTorch に飛び込む | このトピックでは、「動的な深層学習」(Dive into Deep Learning) の MXNet 実装を PyTorch に変更して実装します。 | ジュピターノートブック | 15 | 7092 |
| ? | 8 | 薄い | ?お気に入りのライブラリと互換性のある、深層学習の斬新な機能的解釈 | パイソン | 15 | 1683年 |
| ⬆️15 | 9 | pytorch-チュートリアル | 深層学習研究者のための PyTorch チュートリアル | パイソン | 14 | 15314 |
| ⬆️39 | 10 | ハンドソンml2 | Scikit-Learn、Keras、TensorFlow 2 を使用した Python での機械学習と深層学習の基礎を説明する一連の Jupyter ノートブック。 | ジュピターノートブック | 14 | 5921 |
| ⬆️3 | 11 | パイトーチ | 強力な GPU アクセラレーションを備えた Python のテンソルとダイナミック ニューラル ネットワーク | C++ | 14 | 35719 |
| ⬆️35 | 12 | pytorch_geometric | PyTorch 用の幾何学的な深層学習拡張ライブラリ | パイソン | 11 | 6473 |
| 11 | 13 | フェイススワップ | すべての人のためのディープフェイク ソフトウェア | パイソン | 11 | 28863 |
| ? | 14 | 流光に照らされた | Streamlit — カスタム ML ツールを構築する最速の方法 | パイソン | 11 | 6650 |
| ? | 15 | んに | ニューラル アーキテクチャの検索、モデル圧縮、ハイパーパラメータ調整のためのオープンソース AutoML ツールキット。 | パイソン | 11 | 5281 |
| ? | 16 | ヨロフ3 | PyTorch > ONNX > CoreML > iOS の YOLOv3 | ジュピターノートブック | 10 | 3400 |
| ? | 17 | 本 | すべてのプログラミング言語の書籍 | なし | 10 | 4071 |
| ⬆️28 | 18 | pytorch ハンドブック | pytorch ハンドブックは一本ソースの書籍です。目録は、PyTorch を深度学の公開と研究に使用することを希望および使用する友人の迅速なアクセスを支援するもので、その中に含まれる Pytorch 教程はすべて、テスト保護を通じて正常に実行できます。 | ジュピターノートブック | 10 | 10163 |
| ⬆️13 | 19 | TensorFlow の例 | 初心者向けの TensorFlow チュートリアルと例 (TF v1 および v2 をサポート) | ジュピターノートブック | 9 | 36173 |
| ⬆️11 | 20 | tfjs | ML モデルのトレーニングとデプロイのための WebGL 高速化 JavaScript ライブラリ。 | TypeScript | 9 | 12566 |
| ? | 21 | カーラ | 自動運転研究用のオープンソース シミュレータ。 | C++ | 9 | 3885 |
| 2 | 22 | マスク_RCNN | Keras および TensorFlow でのオブジェクト検出とインスタンス セグメンテーション用のマスク R-CNN | パイソン | 9 | 15583 |
| ? | 23 | ジェットソン推論 | TensorRT と NVIDIA Jetson を使用してディープラーニング推論ネットワークとディープ ビジョン プリミティブをデプロイするためのガイド。 | C++ | 9 | 2636 |
| ⬆️35 | 24 | 素晴らしいディープラーニング | 素晴らしい深層学習チュートリアル、プロジェクト、コミュニティの厳選されたリスト。 | なし | 8 | 14565 |
| ? | 25 | 触媒 | 高速化された DL および RL | パイソン | 8 | 1544年 |
| ⬆️62 | 26 | 素晴らしいプロジェクトのアイデア | 機械学習、NLP、ビジョン、レコメンダー システム プロジェクトのアイデアの厳選リスト | なし | 8 | 3381 |
| 2 | 27 | d2l-zh | 《動手学深度学习》：面向中文运行，有能，这个可能。 | パイソン | 8 | 15910 |
| 12 | 28 | パンダプロファイリング | pandas DataFrame オブジェクトから HTML プロファイリング レポートを作成する | パイソン | 8 | 4290 |
| 17 | 29 | アイラーニング | AiLearning: 机器学习 - MachineLearning - ML、深度学习 - DeepLearning - DL、自然语言处理 NLP | パイソン | 8 | 22923 |
| ? | 30 | スプリーター | 事前トレーニング済みモデルを含む Deezer 音源分離ライブラリ。 | パイソン | 7 | 9752 |
| ? | 31 | ピトーチライトニング | ML 研究者向けの軽量の PyTorch ラッパー。モデルをスケールします。定型文の記述を減らす | パイソン | 7 | 3512 |
| ? | 32 | フォトプリズム | Go と Google TensorFlow を利用した個人の写真管理 | 行く | 7 | 4623 |
| 22 | 33 | ハンドソンml | Scikit-Learn と TensorFlow を使用した Python での機械学習と深層学習の基礎を説明する一連の Jupyter ノートブック。 | ジュピターノートブック | 7 | 18622 |
| ? | 34 | ディープラーニング、論文読解のロードマップ | この驚くべきテクノロジーを学びたい人のための、ディープ ラーニングに関する論文のロードマップを読むことができます。 | パイソン | 7 | 25457 |
| ➖ | 35 | ディープラーニングモデル | さまざまな深層学習アーキテクチャ、モデル、ヒントのコレクション | ジュピターノートブック | 7 | 11482 |
| ? | 36 | 追跡する | Trax — 高度な深層学習への道 | ジュピターノートブック | 7 | 1649年 |
| ? | 37 | 実用的なAI | 機械学習への実践的なアプローチ。 | ジュピターノートブック | 7 | 23437 |
| ? | 38 | ファッション主義者 | MNIST風のファッション商品データベース。ベンチマーク | パイソン | 6 | 7160 |
| ⬆️61 | 39 | mit-ディープラーニング | MIT ディープラーニング関連コースのチュートリアル、課題、コンテスト。 | ジュピターノートブック | 6 | 6899 |
| ? | 40 | レーベルスタジオ | Label Studio は、標準化された出力形式を備えたマルチタイプのデータラベル付けおよび注釈ツールです。 | JavaScript | 6 | 2379 |
| ? | 41 | ASRT_音声認識 | 深層学習ベースの中国語音声認識システムは、深度学的な中国語语音识别系に基づいています | パイソン | 6 | 2437 |
| ? | 42 | nlp_概要 | 自然言語処理に適用される最新の深層学習技術の概要 | CSS | 6 | 844 |
| ⬆️8 | 43 | ソフトウェアエンジニアのための機械学習 | 機械学習エンジニアになるための学習のための完全な毎日の計画。 | なし | 6 | 23326 |
| ? | 44 | スペイシー | ? Python と Cython を使用した業界強力な自然言語処理 (NLP) | パイソン | 6 | 15643 |
| ⬆️42 | 45 | フェイスネット | Tensorflow を使用した顔認識 | パイソン | 6 | 9965 |
| ⬆️33 | 46 | スタンフォード-cs-229-機械学習 | スタンフォード大学の CS 229 機械学習の VIP チートシート | なし | 6 | 9888 |
| ⬆️7 | 47 | ドライコース | ディープラーニングを学ぶためのノートブック | ジュピターノートブック | 5 | 2184 |
| ⬆️16 | 48 | ルートヴィヒ | Ludwig は TensorFlow 上に構築されたツールボックスで、コードを記述することなく深層学習モデルのトレーニングとテストを可能にします。 | パイソン | 5 | 6350 |
| ⬆️9 | 49 | オートケラス | Keras ベースの AutoML システム | パイソン | 5 | 6561 |
| ? | 50 | モデル | 事前トレーニングされ再現された深層学習モデル (『飞桨』官方モデル库、多种学术前沿和工场景验证的深度学习モデルを含む) | パイソン | 5 | 3910 |
| ? | 51 | Keras-GAN | Generative Adversarial Networks の Keras 実装。 | パイソン | 5 | 6450 |
| ⬆️19 | 52 | dgl | 既存の DL フレームワーク上で、グラフでの深層学習を容易にするために構築された Python パッケージ。 | パイソン | 5 | 3944 |
| 17 | 53 | TensorFlow-2.x-チュートリアル | CNN、RNN、GAN、自動エンコーダー、FasterRCNN、GPT、BERT の例などを含む、TensorFlow 2.x バージョンのチュートリアルと例。TF 2.0 バージョンの入門例コード、实战教程。 | ジュピターノートブック | 5 | 4348 |
| ? | 54 | 素晴らしい人工知能 | 人工知能 (AI) コース、書籍、ビデオ講義、論文の厳選されたリスト | なし | 5 | 5239 |
| ⬆️38 | 55 | ディープラーニングコースラ | Coursera の Andrew Ng によるディープ ラーニング スペシャライゼーション。 | ジュピターノートブック | 5 | 4773 |
| ⬆️30 | 56 | nlp-チュートリアル | 深層学習研究者のための自然言語処理チュートリアル | ジュピターノートブック | 5 | 5176 |
| ? | 57 | Python ノートブックを使用したディープラーニング | 『Deep Learning with Python』という書籍のコード サンプル用の Jupyter ノートブック | ジュピターノートブック | 5 | 9350 |
| ? | 58 | PySyft | 暗号化されたプライバシー保護機械学習用ライブラリ | パイソン | 5 | 4819 |
| ? | 59 | チャールン | トーチの文字レベル言語モデル用の多層リカレント ニューラル ネットワーク (LSTM、GRU、RNN) | ルア | 5 | 9953 |
| ⬆️21 | 60 | ディープラーニングブック-中国語 | ディープラーニングブック中国語翻訳 | テックス | 5 | 27753 |
| 51 | 61 | ファスタイ | fastai ディープ ラーニング ライブラリ、およびレッスンとチュートリアル | ジュピターノートブック | 5 | 17001 |
| ? | 62 | ディープスピーチ | Baidu の DeepSpeech アーキテクチャの TensorFlow 実装 | C++ | 5 | 12951 |
| 15 | 63 | ダークネット | 畳み込みニューラル ネットワーク | C | 5 | 16203 |
| 23 | 64 | オープンポーズ | OpenPose: 体、顔、手、足を推定するためのリアルタイムの複数人のキーポイント検出ライブラリ | C++ | 5 | 15825 |
| ? | 65 | エムビジョン | 机人監視觉移机器人 VS-SLAM ORB-SLAM2 深度学习目标检测 yolov3 行用检测 opencv PCL 机器学习 无人驾驶 | C++ | 4 | 3914 |
| ? | 66 | DL-TensorFlow2.0 の詳細 | 本项目将《アニメーション手学深度学习》(Dive into Deep Learning)原书中の MXNet 实现変更 TensorFlow 2.0 实现，项目既得李沐老师的同意 | ジュピターノートブック | 4 | 1773年 |
| ? | 67 | 実践_RL | 野外での強化学習のコース | ジュピターノートブック | 4 | 3716 |
| ⬆️30 | 68 | 素晴らしい-PyTorch-中国語 | 【干货】史上最全のPyTorch学习资源汇总 | パイソン | 4 | 1932年 |
| ? | 69 | ICCV2019-ペイントを学ぶ | ICCV2019 - 深層強化学習を用いて一筆一筆絵画を再現できる絵画AI。 | パイソン | 4 | 1583年 |
| 5 | 70 | d2l-ja | Dive into Deep Learning: NumPy インターフェイスに基づいた、コード、数学、ディスカッションを含むインタラクティブなディープ ラーニングの本。 | パイソン | 4 | 3790 |
| 4 | 71 | 株価予測モデル | 取引ボットやシミュレーションを含む株価予測のための機械学習および深層学習モデルを収集します | ジュピターノートブック | 4 | 1408 |
| ? | 72 | ディープラーニング4j | Eclipse Deeplearning4j、ND4J、DataVec など - GPU + Spark を使用した Java/Scala 向けの深層学習と線形代数 | ジャワ | 4 | 11454 |
| 16 | 73 | サービスとしてのベルト | BERT モデルを使用した可変長文の固定長ベクトルへのマッピング | パイソン | 4 | 6681 |
| ? | 74 | ディープラーニングの書籍 | 機械学習、深層学習、数学、NLP、CV、RL などの書籍。いくつかの機械学、深層学習などの関連書籍。 | なし | 4 | 730 |
| 1 | 75 | ラベル画像 | ?️ LabelImg は、グラフィカル画像注釈ツールであり、画像内のオブジェクト境界ボックスにラベルを付けます | パイソン | 4 | 9635 |
| ? | 76 | スタンフォード-cs-230-ディープラーニング | スタンフォードの CS 230 ディープラーニングの VIP チートシート | なし | 4 | 4017 |
| ⬆️8 | 77 | mit-ディープラーニングブック-pdf | PDF 形式の MIT ディープ ラーニング ブック (全文および一部)、Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville 著 | ジャワ | 4 | 7534 |
| ⬆️16 | 78 | machine_learning_examples | 機械学習のサンプルとチュートリアルのコレクション。 | パイソン | 4 | 4232 |
| ? | 79 | アルバムメンテーション | 高速画像拡張ライブラリと他のライブラリの使いやすいラッパー | パイソン | 4 | 4336 |
| 73 | 80 | メディアパイプ | MediaPipe は、マルチモーダルな応用機械学習パイプラインを構築するためのクロスプラットフォーム フレームワークです。 | C++ | 4 | 4458 |
| ? | 81 | 信じられないほどのパイトーチ | The Incredible PyTorch: PyTorch に関連するチュートリアル、論文、プロジェクト、コミュニティなどの厳選されたリスト。 | なし | 4 | 4463 |
| ? | 82 | データサイエンス-ipython-ノートブック | データ サイエンス Python ノートブック: ディープ ラーニング (TensorFlow、Theano、Caffe、Keras)、scikit-learn、Kaggle、ビッグ データ (Spark、Hadoop MapReduce、HDFS)、matplotlib、pandas、NumPy、SciPy、Python essentials、AWS、およびさまざまなコマンド線。 | パイソン | 4 | 17947 |
| 5 | 83 | インキュベーター-MXネット | 動的でミューテーション対応のデータフロー Dep スケジューラを備えた、軽量、ポータブル、柔軟な分散/モバイル ディープ ラーニング。 Python、R、Julia、Scala、Go、JavaScript など用 | パイソン | 4 | 18344 |
| ? | 84 | 顔の分類 | keras CNN モデルと openCV を備えた fer2013/imdb データセットを使用したリアルタイムの顔検出と感情/性別分類。 | パイソン | 4 | 4703 |
| 32 | 85 | カフェ | Caffe: 深層学習用の高速オープン フレームワーク。 | C++ | 4 | 29775 |
| ? | 86 | wav2レター | Facebook AI Research の自動音声認識ツールキット | C++ | 4 | 4806 |
| ? | 87 | seq2seq-カプレット | seq2seq モデルで対句を再生します。 深さの相互関係を使用します。 | パイソン | 4 | 4060 |
| ? | 88 | オープンモデル動物園 | 事前トレーニングされた深層学習モデルとサンプル (高品質で非常に高速) | パイソン | 4 | 1709年 |
| ? | 89 | ml-エージェント | Unity 機械学習エージェント ツールキット | パイソン | 4 | 7685 |
| 10 | 90 | ディープラーニングの例 | ディープラーニングの例 | ジュピターノートブック | 4 | 3060 |
| ? | 91 | ディープ-高解像度-net.pytorch | このプロジェクトは、CVPR2019 の論文「人間の姿勢推定のための深層高解像度表現学習」の正式な実装です。 | クダ | 4 | 2177 |
| ? | 92 | 素晴らしい-mlss | 世界中の機械学習と関連分野のサマースクールのリスト | なし | 4 | 621 |
| 23 | 93 | ディープラーニング | 深度学习入门教程&&优秀文章&&深層学習チュートリアル | ジュピターノートブック | 4 | 2308 |
| ⬆️1 | 94 | ホロヴォド | TensorFlow、Keras、PyTorch、および Apache MXNet 用の分散トレーニング フレームワーク。 | パイソン | 4 | 8517 |
| ? | 95 | ディープラーニング-v2-pytorch | 最新のディープラーニング ND プログラムのプロジェクトと演習 https://www.udacity.com/course/deep-learning-nanodegree--nd101 | ジュピターノートブック | 4 | 2733 |
| ? | 96 | 皮質 | 機械学習モデルを本番環境にデプロイする | 行く | 4 | 2848 |
| ? | 97 | pytorch-概要 | Keras のmodel.summary()に似た PyTorch のモデルの概要 | パイソン | 4 | 1952年 |
| ? | 98 | プナゴッチ | (⌐■_■) - WiFi pwning 用の bettercap を計測する深層強化学習。 | JavaScript | 4 | 3162 |
| ? | 99 | 履歴書 | 強力かつ効率的なコンピューター ビジョン アノテーション ツール (CVAT) | パイソン | 3 | 3074 |
| 56 | 100 | AIジョブノート | AI算法岗求职攻略（涵盖標準备攻略、刷题指南、内推和AI公司清单等资料） | なし | 3 | 1857年 |
