Top Deep Learning
1.0.0
以下は、上位 200 のディープ ラーニング Github リポジトリを星の数で並べたリストです。Github 検索 API で使用された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"
トレンドの深層学習 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 | 名前 | 説明 | 言語 | 星 | フォーク | |
---|---|---|---|---|---|---|
➖ | 1 | テンソルフロー | 誰もが使えるオープンソースの機械学習フレームワーク | C++ | 140574 | 79704 |
➖ | 2 | ケラス | 人間のためのディープラーニング | パイソン | 46627 | 17671 |
➖ | 3 | opencv | オープンソースのコンピューター ビジョン ライブラリ | C++ | 41817 | 32255 |
⬆️1 | 4 | DeepLearning-500-質問 | 「ディープ ラーニングに関する 500 の質問」では、確率知識、線形代数、機械学習、ディープ ラーニング、コンピューター ビジョンなどの一般的なホットな問題について、質問と回答の形式で説明し、困っている自分や読者を助けます。 この本は 18 章に分かれており、500,000 語以上が収録されています。レベルが限られているため、読者の皆様は本の内容に不備があればご批判、修正をお願いいたします。 続きへ... ご協力いただける場合は、[email protected] までご連絡ください。 無断転載を禁じます。 Tan 2018.06 | なし | 36349 | 11201 |
1 | 5 | 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 | 36173 | 13657 |
➖ | 6 | 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++ | 35719 | 8990 |
➖ | 7 | カフェ | Caffe: 深層学習用の高速オープン フレームワーク。 | C++ | 29775 | 18028 |
⬆️4 | 8 | 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 | 28863 | 9258 |
? | 9 | 100 日間の ML コード | 100 日間の ML コーディング | パイソン | 27766 | 6943 |
1 | 10 | 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 | 27753 | 8098 |
1 | 11 | 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 | 25457 | 5818 |
? | 12 | 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 | 23437 | 4171 |
2 | 13 | 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 | 23326 | 5466 |
⬆️2 | 14 | アイラーニング | AiLearning: 機械学習 - 機械学習 - ML、ディープラーニング - ディープラーニング - DL、自然言語処理 NLP | パイソン | 22923 | 7996 |
2 | 15 | ディテクトロン | FAIR の物体検出研究用の研究プラットフォーム。Mask R-CNN や RetinaNet などの一般的なアルゴリズムを実装しています。 | パイソン | 22754 | 5016 |
1 | 16 | 素晴らしい深層学習論文 | 最も引用された深層学習論文 | テックス | 20574 | 3987 |
⬆️1 | 17 | 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 | 18622 | 10022 |
1 | 18 | インキュベーター-MXネット | Python、R、Julia、Scala、Go、JavaScript などに対応した、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、軽量でポータブルな柔軟な分散/モバイル ディープ ラーニング。 | パイソン | 18344 | 6528 |
⬆️1 | 19 | 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 | 17947 | 5528 |
⬆️1 | 20 | 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 | 17001 | 6029 |
2 | 21 | CNTK | Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)、オープンソースの深層学習ツールキット | C++ | 16658 | 4420 |
➖ | 22 | ダークネット | 畳み込みニューラル ネットワーク | C | 16203 | 10402 |
⬆️15 | 23 | d2l-zh | 「ハンズオンディープラーニング」: 中国人読者向けに、実行してディスカッションすることができます。英語版はバークレーの「ディープラーニング入門」教科書です。 | パイソン | 15910 | 4061 |
⬆️1 | 24 | 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++ | 15825 | 4682 |
2 | 25 | スペイシー | ? Python と Cython を使用した強力な自然言語処理 (NLP) | パイソン | 15643 | 2755 |
➖ | 26 | 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 | 15583 | 7251 |
⬆️4 | 27 | ゼロからの ML | ゼロからの機械学習。アクセシビリティに重点を置いた機械学習モデルとアルゴリズムの基本的な NumPy 実装。線形回帰から深層学習までをカバーします。 | パイソン | 15327 | 2935 |
⬆️2 | 28 | 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 | 15314 | 4813 |
⬆️62 | 29 | 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 | 15014 | 2651 |
2 | 30 | 100 日間の ML コード | 100 日間の ML コード中国語版 | ジュピターノートブック | 14977 | 4170 |
4 | 31 | 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 | 14565 | 4592 |
8 | 32 | 講義 | オックスフォードディープ NLP 2017 コース | なし | 14411 | 3477 |
4 | 33 | TensorFlow コース | TensorFlow のシンプルですぐに使えるチュートリアル | パイソン | 13938 | 2782 |
2 | 34 | キックス | 機械学習、深層学習、PostgreSQL、分散システム、Node.Js、Golang | なし | 13091 | 4701 |
2 | 35 | チートシート-ai | 深層学習および機械学習の研究者向けの重要なチートシート https://medium.com/@kailashahirwar/essential-cheat-sheets-for-machine-learning-and-deep-learning-researchers-efb6a8ebd2e5 | なし | 13068 | 3175 |
2 | 36 | オープンフェイス | ディープニューラルネットワークによる顔認識。 | ルア | 13043 | 3260 |
⬆️2 | 37 | ディープスピーチ | Baidu の DeepSpeech アーキテクチャの TensorFlow 実装 | C++ | 12951 | 2417 |
2 | 38 | 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 | 12566 | 1040 |
4 | 39 | スクリーンショットからコードへ | デザインのモックアップを静的な Web サイトに変換するニューラル ネットワーク。 | HTML | 12397 | 1226 |
⬆️49 | 40 | 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 | 12237 | 2802 |
⬆️13 | 41 | 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 | 11483 | 2678 |
5 | 42 | 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 | 11454 | 4803 |
2 | 43 | 素晴らしいデータサイエンス | 現実世界の問題を学び、適用するための素晴らしいデータ サイエンス リポジトリ。 | なし | 10992 | 3237 |
⬆️6 | 44 | pytorch-CycleGAN-and-pix2pix | PyTorch での画像から画像への変換 | パイソン | 10911 | 3141 |
5 | 45 | ピクス2コード | pix2code: グラフィカル ユーザー インターフェイスからのコードの生成のスクリーンショット | パイソン | 10709 | 1160 |
4 | 46 | ニューラルネットワークとディープラーニング | 私の著書「ニューラルネットワークとディープラーニング」のコードサンプル | パイソン | 10687 | 5046 |
3 | 47 | パドル | PARallel 分散ディープラーニング: 産業実践からの機械学習フレームワーク (「フライング パドル」コア フレームワーク、ディープ ラーニングと機械学習の高性能スタンドアロン、分散トレーニング、クロスプラットフォーム展開) | C++ | 10676 | 2823 |
⬆️4 | 48 | nndl.github.io | 「ニューラル ネットワークとディープ ラーニング」Qiu Xipeng 著 | HTML | 10517 | 2356 |
⬆️14 | 49 | 光線 | Ray は、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でシンプルなフレームワークであり、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 にパッケージ化されています。 | パイソン | 10248 | 1484年 |
⬆️32 | 50 | pytorch ハンドブック | pytorch ハンドブックは、ディープ ラーニングの開発と研究に PyTorch を使用したい人がすぐに始められるようにすることを目的としたオープン ソースの書籍で、これに含まれる Pytorch チュートリアルはすべてテストされており、正常に実行されることが保証されています。 | ジュピターノートブック | 10163 | 3056 |
8 | 51 | ファストフォトスタイル | スタイル転送、ディープラーニング、特徴変換 | パイソン | 10052 | 1041 |
⬆️3 | 52 | フェイスネット | Tensorflow を使用した顔認識 | パイソン | 9965 | 4055 |
7 | 53 | 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 | 9953 | 2370 |
5 | 54 | 機械学習のチュートリアル | 機械学習と深層学習のチュートリアル、記事、その他のリソース | なし | 9920 | 3029 |
10 | 55 | convnetjs | Javascript での深層学習。ブラウザで畳み込みニューラル ネットワーク (または通常のニューラル ネットワーク) をトレーニングします。 | JavaScript | 9888 | 1976年 |
3 | 56 | 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 | 9888 | 2402 |
9 | 57 | 神経強化 | 深層学習を使用した画像の超解像度。 | パイソン | 9868 | 1118 |
? | 58 | nsfw_data_scraper | NSFW 画像分類器のトレーニングを目的として画像データを集約するためのスクリプトのコレクション | シェル | 9853 | 2605 |
1 | 59 | 素晴らしい-nlp | 自然言語処理 (NLP) 専用の厳選されたリソースのリスト | なし | 9846 | 1822年 |
13 | 60 | 機械学習に飛び込む | Python Jupyter ノートブックと scikit-learn を使用して機械学習を詳しく見てみましょう。 | なし | 9786 | 1817年 |
? | 61 | 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 | 9752 | 853 |
⬆️6 | 62 | 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 | 9635 | 3282 |
3 | 63 | テンソル2テンソル | ディープ ラーニングをよりアクセスしやすくし、ML 研究を加速するために設計されたディープ ラーニング モデルとデータセットのライブラリ。 | パイソン | 9522 | 2456 |
8 | 64 | サイクルガン | 絵画から写真を生成したり、馬をシマウマに変えたり、スタイルの転送を実行したりできるソフトウェア。 | ルア | 9419 | 1575年 |
6 | 65 | スタンフォードテンソルフローチュートリアル | このリポジトリには、スタンフォード大学のコース「TensorFlow for Deep Learning Research」のコード例が含まれています。 | パイソン | 9377 | 4273 |
15 | 66 | 学ぶ | TensorFlow の高レベル API を備えたディープ ラーニング ライブラリ。 | パイソン | 9363 | 2396 |
⬆️2 | 67 | 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 | 9349 | 4607 |
11 | 68 | トゥリクリエイト | Turi Create は、カスタム機械学習モデルの開発を簡素化します。 | C++ | 9331 | 949 |
⬆️7 | 69 | opencvを学ぶ | OpenCV を学ぶ : C++ と Python の例 | ジュピターノートブック | 9264 | 6080 |
⬆️1 | 70 | 古いものを取り除く | 古い画像 (およびビデオ!) を色付けして復元するためのディープ ラーニング ベースのプロジェクト | ジュピターノートブック | 8949 | 988 |
⬆️2 | 71 | 素晴らしい pytorch リスト | さまざまなモデル、実装、ヘルパー ライブラリ、チュートリアルなど、github 上の pytorch 関連コンテンツの包括的なリスト。 | なし | 8917 | 1954年 |
6 | 72 | ディープクリームパイ | ディープ ニューラル ネットワークによるエロアニメの検閲解除 | パイソン | 8874 | 961 |
11 | 73 | 素晴らしい深視力 | コンピューター ビジョン用のディープ ラーニング リソースの厳選されたリスト | なし | 8842 | 2586 |
7 | 74 | 高速スタイル転送 | TensorFlow CNN による高速スタイル転送 ⚡??? | パイソン | 8667 | 2160 |
10 | 75 | 効果的なTensorflow | TensorFlow 1.x および 2.x のチュートリアルとベスト プラクティス。 | なし | 8566 | 964 |
15 | 76 | tfjs-コア | WebGL で高速化された ML // 線形代数 // JavaScript の自動微分。 | TypeScript | 8561 | 988 |
5 | 77 | dlib | C++ で現実世界の機械学習およびデータ分析アプリケーションを作成するためのツールキット | C++ | 8546 | 2547 |
➖ | 78 | 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 | 8517 | 1330 |
15 | 79 | カフェ2 | Caffe2 は、軽量、モジュール式、スケーラブルな深層学習フレームワークです。 | シェル | 8482 | 2096年 |
1 | 80 | conv_算術 | 深層学習のコンテキストにおける畳み込み演算に関する技術レポート | テックス | 8169 | 1591年 |
11 | 81 | ソネット | TensorFlow ベースのニューラル ネットワーク ライブラリ | パイソン | 8138 | 1182 |
2 | 82 | んんん | ncnn は、モバイル プラットフォーム用に最適化された高性能ニューラル ネットワーク推論フレームワークです。 | C++ | 8071 | 2128 |
⬆️1 | 83 | 画像 | 機械学習実験のための画像拡張。 | パイソン | 8013 | 1603 |
9 | 84 | TensorFlow チュートリアル | TensorFlow チュートリアルと YouTube ビデオ | ジュピターノートブック | 8007 | 3922 |
8 | 85 | libface検出 | 画像内の顔検出のためのオープンソース ライブラリ。顔検出速度は 1500FPS に達します。 | C++ | 7971 | 2267 |
5 | 86 | アレンルプ | PyTorch 上に構築されたオープンソースの NLP 研究ライブラリ。 | パイソン | 7949 | 1707年 |
13 | 87 | MLアルゴリズム | 機械学習アルゴリズムの実装の最小限でクリーンな例 | パイソン | 7907 | 1424 |
⬆️5 | 88 | ネトロン | ニューラル ネットワーク、ディープ ラーニング、機械学習モデルのビジュアライザー | JavaScript | 7882 | 959 |
⬆️1 | 89 | 形 | 機械学習モデルの出力を説明するためのゲーム理論的アプローチ。 | ジュピターノートブック | 7792 | 1091 |
5 | 90 | オンクス | オープンニューラルネットワーク交換 | ピュアベーシック | 7792 | 1281 |
4 | 91 | 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 | 7685 | 2052年 |
6 | 92 | 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 | 7534 | 1845年 |
10 | 93 | ピクス2ピクス | 条件付き敵対的ネットによる画像間の変換 | ルア | 7423 | 1289 |
➖ | 94 | ディープラーニング-霧雨 | これらのエキサイティングな講義から学んで、深層学習、強化学習、機械学習、コンピューター ビジョン、NLP にどっぷり浸かりましょう。 | なし | 7284 | 1694年 |
7 | 95 | ファッション主義者 | MNIST 風のファッション製品データベース。 | パイソン | 7160 | 1564年 |
⬆️1 | 96 | ディープラーニング_オブジェクト_検出 | 深層学習を用いた物体検出の論文リスト。 | なし | 7139 | 2009年 |
? | 97 | DL-PyTorch に飛び込む | このプロジェクトは、元の書籍「Dive into Deep Learning」の MXNet 実装を PyTorch 実装に変更します。 | ジュピターノートブック | 7092 | 2054年 |
⬆️2 | 98 | 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 | 6899 | 1543年 |
⬆️25 | 99 | 推薦者 | レコメンデーション システムのベスト プラクティス | ジュピターノートブック | 6899 | 977 |
? | 100 | TensorFlow を使用したディープラーニングの本 | TensorFlow 2.0 のケーススタディに基づいた、ディープ ラーニングを始めるためのオープンソースの書籍。 TensorFlow 2.0 フレームワークに基づくオープンソースの深層学習書籍。 | パイソン | 6771 | 1848年 |
⬆️1 | 101 | ピトーチブック | PyTorch チュートリアルと、ニューラル トーク、ニューラル スタイル、詩の作成、アニメ生成などの楽しいプロジェクト (「深層学習フレームワーク PyTorch: 入門と実践的な戦闘」) | ジュピターノートブック | 6685 | 2453 |
⬆️7 | 102 | 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 | 6681 | 1357 |
? | 103 | 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 | 6650 | 575 |
9 | 104 | オートケラス | Keras ベースの AutoML システム | パイソン | 6561 | 1058 |
13 | 105 | py-faster-rcnn | 高速な R-CNN (Python 実装) -- MATLAB の公式バージョンについては、https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn を参照してください。 | パイソン | 6551 | 3875 |
⬆️13 | 106 | 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 | 6473 | 1036 |
3 | 107 | Keras-GAN | Generative Adversarial Networks の Keras 実装。 | パイソン | 6450 | 2323 |
9 | 108 | 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 | 6350 | 724 |
13 | 109 | 研究室 | エージェントベースの AI 研究のためのカスタマイズ可能な 3D プラットフォーム | C | 6052 | 1222 |
7 | 110 | 深層学習モデル | 人気の深層学習モデル用の Keras コードと重み付けファイル。 | パイソン | 5959 | 1986年 |
? | 111 | 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 | 5921 | 2144 |
6 | 112 | テンソル層 | 科学者向けの深層学習および強化学習ライブラリ | パイソン | 5876 | 1344 |
15 | 113 | ボスセンサー | ボスが近づいたら画面を非表示にします。 | パイソン | 5830 | 1091 |
4 | 114 | テキスト分類 | ディープラーニングによるあらゆる種類のテキスト分類モデルなど | パイソン | 5794 | 2200 |
? | 115 | 機械学習への憧れ-cn | Machine Learning Yearning 中国語版 - 「Machine Learning Training Secrets」 - Andrew Ng 著 | CSS | 5770 | 1232 |
15 | 116 | Swift-AI | Swift 機械学習ライブラリ。 | 迅速 | 5666 | 549 |
⬆️8 | 117 | Python 機械学習ブック第 2 版 | 「Python Machine Learning (第 2 版)」書籍コード リポジトリおよび情報リソース | ジュピターノートブック | 5569 | 2288 |
13 | 118 | すごいです | リカレント ニューラル ネットワーク - RNN 専用の厳選されたリソースのリスト | なし | 5559 | 1403 |
11 | 119 | ディープラーニングFlappyBird | 深層強化学習 (Deep Q-learning) を使用した Flappy Bird ハック。 | パイソン | 5507 | 1808年 |
13 | 120 | サーペントAI | ゲーム エージェント フレームワーク。所有するゲームをプレイするための AI / ボットの作成を支援します。 | ジュピターノートブック | 5451 | 607 |
10 | 121 | tensorflow_クックブック | Tensorflow 機械学習クックブックのコード | ジュピターノートブック | 5438 | 2331 |
4 | 122 | 敵対的ネットペーパー | 敵対的生成ネットに関するコードを含む古典的な論文リスト | なし | 5356 | 1824年 |
8 | 123 | ダークフロー | ダークネットをテンソルフローに変換し、トレーニングされた重みをロードし、テンソルフローを使用して再トレーニング/微調整し、定数グラフ定義をモバイルデバイスにエクスポートします。 | パイソン | 5328 | 1909年 |
12 | 124 | ディーポ | 単一のコマンド ラインでディープ ラーニング環境をセットアップします。 | パイソン | 5308 | 654 |
⬆️58 | 125 | 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 | 5281 | 676 |
10 | 126 | チェイナー | 深層学習のためのニューラル ネットワークの柔軟なフレームワーク | パイソン | 5274 | 1369 |
6 | 127 | 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 | 5239 | 1117 |
5 | 128 | テンソルパック | 速度と柔軟性に重点を置いた TensorFlow 上のニューラル ネット トレーニング インターフェイス | パイソン | 5213 | 1593年 |
12 | 129 | 深い残留ネットワーク | 画像認識のための深層残差学習 | なし | 5193 | 2041年 |
⬆️12 | 130 | 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 | 5176 | 1387 |
11 | 131 | cnn-テキスト分類-tf | Tensorflow でのテキスト分類のための畳み込みニューラル ネットワーク | パイソン | 5107 | 2620 |
19 | 132 | ニューラルトーク | NeuralTalk は、画像を文章で記述するマルチモーダルリカレントニューラルネットワークを学習するための Python+numpy プロジェクトです。 | パイソン | 5086 | 1333 |
19 | 133 | スレズ | 深層学習による画像の超解像 | パイソン | 5079 | 655 |
5 | 134 | xlnet | XLNet: 言語理解のための一般化された自己回帰事前トレーニング | パイソン | 5046 | 976 |
13 | 135 | tiny-dnn | ヘッダーのみ、C++14 の依存関係のない深層学習フレームワーク | C++ | 4992 | 1284 |
? | 136 | インキュベーター-TVM | CPU、GPU、専用アクセラレータ用のオープンディープラーニングコンパイラスタック | パイソン | 4966 | 1324 |
⬆️16 | 137 | 素晴らしいオブジェクト検出 | handong1587 github に基づく素晴らしいオブジェクト検出: https://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/object-detection.html | なし | 4914 | 1474年 |
⬆️16 | 138 | 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 | 4819 | 1073 |
⬆️11 | 139 | wav2レター | Facebook AI Research の自動音声認識ツールキット | C++ | 4806 | 767 |
4 | 140 | 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 | 4773 | 3710 |
14 | 141 | パドルライト | マルチプラットフォーム高性能ディープラーニング推論エンジン(『フライングパドル』マルチプラットフォーム高性能ディープラーニング予測エンジン) | C++ | 4770 | 993 |
14 | 142 | トップディープラーニング | 深層学習に関連する人気のある github プロジェクトのリスト | パイソン | 4764 | 970 |
⬆️2 | 143 | より高速な-rcnn.pytorch | 高速な r-cnn の高速な pytorch 実装 | パイソン | 4764 | 1616 |
14 | 144 | 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 | 4703 | 1388年 |
19 | 145 | keras-js | WebGL を使用した GPU サポートにより、ブラウザーで Keras モデルを実行します | JavaScript | 4685 | 507 |
⬆️2 | 146 | 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 | 4623 | 258 |
13 | 147 | h2o-3 | よりスマートなアプリケーション向けのオープンソースの高速でスケーラブルな機械学習プラットフォーム: ディープラーニング、勾配ブースティングと XGBoost、ランダム フォレスト、一般化線形モデリング (ロジスティック回帰、エラスティック ネット)、K 平均法、PCA、スタック アンサンブル、自動機械学習 (AutoML) など。 | ジャワ | 4580 | 1672年 |
17 | 148 | TensorFlow ワールド | ? TensorFlow のシンプルですぐに使えるチュートリアル | パイソン | 4468 | 426 |
➖ | 149 | 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 | 4463 | 883 |
? | 150 | 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++ | 4458 | 785 |
12 | 151 | ケラス-rl | Keras の深層強化学習。 | パイソン | 4445 | 1146 |
19 | 152 | エドワード | TensorFlow の確率的プログラミング言語。ディープ生成モデル、変分推論。 | ジュピターノートブック | 4435 | 780 |
7 | 153 | MMdnn | MMdnn は、ユーザーがさまざまな深層学習フレームワーク間で相互運用できるようにするツールのセットです。たとえば、Caffe、Keras、MXNet、Tensorflow、CNTK、PyTorch Onnx、CoreML の間でモデルを変換します。 | パイソン | 4421 | 839 |
22 | 154 | アマゾンDSSTNE | Deep Scalable Sparse Tensor Network Engine (DSSTNE) は、ディープラーニング (DL) 機械学習 (ML) モデルを構築するために Amazon が開発したライブラリです。 | C++ | 4408 | 762 |
? | 155 | TensorFlow-2.x-チュートリアル | TensorFlow 2.x バージョンのチュートリアルと例 (CNN、RNN、GAN、自動エンコーダー、FasterRCNN、GPT、BERT の例など)。TF バージョン 2.0 のエントリーレベルのサンプル コードと実践的なチュートリアル。 | ジュピターノートブック | 4348 | 1415 |
? | 156 | 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 | 4336 | 576 |
⬆️9 | 157 | Grokking-ディープラーニング | このリポジトリは、書籍「Grokking Deep Learning」に付属しています。 | ジュピターノートブック | 4313 | 926 |
21 | 158 | 機械学習マインドマップ | データ分析からディープラーニングまで、機械学習の概念をまとめたマインドマップ。 | なし | 4309 | 762 |
8 | 159 | pix2pixHD | 条件付き GAN を使用した 2048x1024 画像の合成と操作 | パイソン | 4299 | 867 |
25 | 160 | ニューロジス | JavaScript ディープラーニングおよび強化学習ライブラリ。 | JavaScript | 4291 | 365 |
⬆️34 | 161 | 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 | 4290 | 588 |
⬆️5 | 162 | PyTorch チュートリアル | ニューラル ネットワークを簡単かつ迅速に構築 | ジュピターノートブック | 4286 | 1984年 |
3 | 163 | 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 | 4232 | 4100 |
20 | 164 | リアルタイム複数人物ポーズ推定 | CVPR'17 におけるリアルタイムの複数人の姿勢推定のためのコード リポジトリ (口頭) | ジュピターノートブック | 4190 | 1252 |
25 | 165 | ディープラーニング-ペーパーノート | ディープラーニングの研究論文の要約とメモ | なし | 4162 | 891 |
23 | 166 | スケッチコード | 手書きの Web サイトのモックアップから HTML コードを生成する Keras モデル。描画されたソース画像に画像キャプション アーキテクチャを実装します。 | パイソン | 4148 | 534 |
8 | 167 | 給仕 | 機械学習モデル用の柔軟で高性能な提供システム | C++ | 4148 | 1663年 |
6 | 168 | グラフネット | Tensorflow でグラフ ネットを構築する | パイソン | 4127 | 612 |
22 | 169 | テンソル空間 | ニューラル ネットワーク 3D 視覚化フレームワーク、ブラウザーでインタラクティブで直感的なモデルを構築、TensorFlow、Keras、TensorFlow.js からの事前トレーニング済み深層学習モデルをサポート | JavaScript | 4093 | 363 |
⬆️15 | 170 | 本 | すべてのプログラミング言語の書籍 | なし | 4071 | 1492年 |
? | 171 | seq2seq-カプレット | seq2seq モデルでカプレットを再生します。ディープラーニングを使用してカプレットを作成します。 | パイソン | 4060 | 813 |
⬆️9 | 172 | 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 | 4030 | 820 |
32 | 173 | ディープラーニングプロジェクト | 詳細な機械学習チュートリアルでは、機械学習パイプライン全体をゼロから読者に紹介します。 | HTML | 4028 | 614 |
13 | 174 | 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 | 4017 | 816 |
⬆️11 | 175 | ラベルミー | Python を使用した画像の多角形の注釈 (多角形、長方形、円、線、点、および画像レベルのフラグの注釈)。 | パイソン | 4000 | 1275 |
18 | 176 | ヴルン | ? 「直接ボリューム CNN 回帰による単一画像からの大きなポーズの 3D 顔の再構成」のコード | シェル | 3951 | 659 |
? | 177 | 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 | 3944 | 656 |
26 | 178 | 学ぶことを学ぶ | TensorFlow で学ぶことを学ぶ | パイソン | 3934 | 587 |
⬆️19 | 179 | エムビジョン | ロボットビジョン モバイルロボット VS-SLAM ORB-SLAM2 ディープラーニング 対象検出 Yolov3 行動検出 Opencv PCL 機械学習 無人運転 | C++ | 3914 | 1699年 |
6 | 180 | ディープパブロフ | ディープラーニングのエンドツーエンドダイアログシステムとチャットボット用のオープンソースライブラリ。 | パイソン | 3912 | 720 |
? | 181 | 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 (学術の最先端および産業シナリオで検証されたさまざまな深層学習モデルを含む、「Flying Paddle」公式モデル ライブラリ) | パイソン | 3910 | 1839年 |
25 | 182 | 数字 | ディープラーニング GPU トレーニング システム | HTML | 3899 | 1386 |
⬆️7 | 183 | 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++ | 3885 | 1058 |
29 | 184 | ディープラーニングチュートリアル | ディープ ラーニング チュートリアルのメモとコードの詳細については、Wiki を参照してください。 | パイソン | 3882 | 2137 |
21 | 185 | 高密度ネット | 高密度接続畳み込みネットワーク、CVPR 2017 (最優秀論文賞)。 | ルア | 3833 | 923 |
30 | 186 | ネオン | すべてのハードウェアで最高のパフォーマンスを実現するインテル® Nervana™ リファレンス深層学習フレームワーク | パイソン | 3821 | 847 |
7 | 187 | OpenNMT-py | PyTorch のオープンソース ニューラル機械翻訳 | パイソン | 3802 | 1453 |
25 | 188 | ディープラーニングゼロからすべて | TensorFlow 基本チュートリアル ラボ | ジュピターノートブック | 3798 | 2394 |
? | 189 | 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 | 3790 | 976 |
17 | 190 | オーグメンター | 機械学習用の Python の画像拡張ライブラリ。 | ジュピターノートブック | 3767 | 714 |
21 | 191 | ディープラーニング 21 の例 | 「ディープラーニングで遊ぶ21のプロジェクト - TensorFlowをベースに実践的に詳しく解説」サポートコード | パイソン | 3750 | 1637年 |
20 | 192 | メース | MACE は、モバイル異種コンピューティング プラットフォーム向けに最適化された深層学習推論フレームワークです。 | C++ | 3735 | 662 |
17 | 193 | 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 | 3716 | 1082 |
29 | 194 | DL-ドッカー | ディープ ラーニング用のオールインワン Docker イメージには、人気のある DL フレームワーク (TensorFlow、Theano、Torch、Caffe など) がすべて含まれています。 | パイソン | 3706 | 823 |
27 | 195 | ディープラーニングのロードマップ | ? ディープラーニングについて知っておくべきことすべて - キックスターター | パイソン | 3680 | 565 |
21 | 196 | SSD-Tensorflow | TensorFlow のシングルショット マルチボックス検出器 | ジュピターノートブック | 3651 | 1779年 |
28 | 197 | 機械学習 | 基本的な機械学習と深層学習 | パイソン | 3648 | 2722 |
? | 198 | 機械学習のメモ | 継続的に更新される機械学習、確率モデル、および深層学習のノートおよびデモ (1500 以上のスライド) 継続的に更新される機械学習、確率モデルおよび深層学習のノートおよびデモ (1500 ページ以上) およびビデオ リンク | ジュピターノートブック | 3612 | 1007 |
? | 199 | ML-NLP | このプロジェクトは、機械学習、深層学習、NLP の面接でよくテストされるナレッジ ポイントとコード実装に関するものであり、アルゴリズム エンジニアが知っておくべき理論的な基礎知識でもあります。 | ジュピターノートブック | 3603 | 1073 |
9 | 200 | 注意だけが必要なpytorch | 「Attention is All You Need」の Transformer モデルの PyTorch 実装。 | パイソン | 3603 | 953 |