멋진 파이토치 목록

Awesome-Pytorch-list

내용물

• Pytorch 및 관련 라이브러리
  • NLP 및 음성 처리
  • 컴퓨터 비전
  • 확률적/생성 라이브러리
  • 기타 도서관
• 튜토리얼, 서적, 예시
• 종이 구현
• 강연 및 컨퍼런스
• 다른 곳의 Pytorch

Pytorch 및 관련 라이브러리

1. pytorch: 강력한 GPU 가속 기능을 갖춘 Python의 텐서 및 동적 신경망.
2. Captum: PyTorch에 대한 모델 해석 및 이해.

NLP 및 음성 처리:

1. pytorch text: 토치 텍스트 관련 내용입니다.
2. pytorch-seq2seq: PyTorch에 구현된 시퀀스-투-시퀀스(seq2seq) 모델을 위한 프레임워크입니다.
3. anuvada: PyTorch를 사용하여 해석 가능한 NLP 모델.
4. audio: pytorch를 위한 간단한 오디오 I/O입니다.
5. 루프: 여러 화자에게 음성을 생성하는 방법
6. fairseq-py: Python으로 작성된 Facebook AI Research Sequence-to-Sequence 툴킷.
7. 연설: PyTorch ASR 구현.
8. OpenNMT-py: PyTorch의 오픈 소스 신경 기계 번역 http://opennmt.net
9. Neuralcoref: 신경망과 spaCy를 기반으로 한 최첨단 상호 참조 해결.huggingface.co/coref
10. 감정 발견: 강력한 감정 분류를 위한 대규모 비지도 언어 모델링.
11. MUSE: 다국어 비지도 또는 지도 단어 임베딩을 위한 라이브러리
12. nmtpytorch: PyTorch의 신경 기계 번역 프레임워크.
13. pytorch-wavenet: 빠른 생성을 갖춘 WaveNet 구현
14. Tacotron-pytorch: Tacotron: 엔드투엔드 음성 합성을 향하여.
15. AllenNLP: PyTorch를 기반으로 구축된 오픈 소스 NLP 연구 라이브러리입니다.
16. PyTorch-NLP: PyTorch용 텍스트 유틸리티 및 데이터세트 pytorchnlp.readthedocs.io
17. Quick-nlp: FastAI 기반 Pytorch NLP 라이브러리입니다.
18. TTS: Text2Speech를 위한 딥 러닝
19. LASER: 언어에 구애받지 않는 SEntence 표현
20. pyannote-audio: 화자 분할을 위한 신경 빌딩 블록: 음성 활동 감지, 화자 변경 감지, 화자 임베딩
21. gensen: 대규모 다중 작업 학습을 통해 범용 분산 문장 표현 학습.
22. 번역: 번역 - PyTorch 언어 라이브러리.
23. espnet: 종단 간 음성 처리 도구 키트 espnet.github.io/espnet
24. pythia: 시각적 질문 응답을 위한 소프트웨어 제품군
25. 비지도MT(UnsupervisedMT): 구문 기반 및 신경 비지도 기계 번역.
26. jiant: jiant 문장 표현 학습 툴킷입니다.
27. BERT-PyTorch: 간단한 주석이 포함된 Google AI의 2018 BERT를 Pytorch로 구현
28. InferSent: NLI용 문장 임베딩(InferSent) 및 학습 코드입니다.
29. uis-rnn: Fully Supervised Speaker Diarization 논문에 해당하는 UIS-RNN(Unbounded Interleaved-State Recurrent Neural Network) 알고리즘용 라이브러리입니다. arxiv.org/abs/1810.04719
30. flair: 최첨단 자연어 처리(NLP)를 위한 매우 간단한 프레임워크
31. pytext: PyTorch를 기반으로 한 자연어 모델링 프레임워크 fb.me/pytextdocs
32. voicefilter: Google AI VoiceFilter 시스템의 비공식 PyTorch 구현 http://swpark.me/voicefilter
33. BERT-NER: Pytorch-Named-Entity-Recognition-with-BERT.
34. transfer-nlp: 유연한 연구 및 개발을 위해 설계된 NLP 라이브러리
35. texar-pytorch: PyTorch의 기계 학습 및 텍스트 생성을 위한 툴킷 texar.io
36. pytorch-kaldi: pytorch-kaldi는 최첨단 DNN/RNN 하이브리드 음성 인식 시스템을 개발하기 위한 프로젝트입니다. DNN 부분은 pytorch로 관리되며 특징 추출, 레이블 계산 및 디코딩은 kaldi 툴킷으로 수행됩니다.
37. NeMo: 신경 모듈: 대화형 AI를 위한 툴킷 nvidia.github.io/NeMo
38. pytorch-struct: 핵심 구조 예측 알고리즘(HMM, Dep Trees, CKY, ..)의 벡터화된 구현 라이브러리
39. Espresso: Espresso: 빠른 엔드투엔드 신경 음성 인식 툴킷
40. Transformers: Huggingface Transformers: TensorFlow 2.0 및 PyTorch를 위한 최첨단 자연어 처리. Huggingface.co/transformers
41. Reformer-pytorch: Pytorch의 효율적인 변환기인 Reformer
42. torch-metrics: pytorch의 모델 평가를 위한 메트릭
43. speechbrain: SpeechBrain은 PyTorch를 기반으로 하는 오픈 소스 올인원 음성 도구 키트입니다.
44. Backprop: Backprop을 사용하면 최첨단 ML 모델을 간단하게 사용, 미세 조정 및 배포할 수 있습니다.

이력서:

1. pytorch 비전: 컴퓨터 비전과 관련된 데이터 세트, 변환 및 모델.
2. pt-styletransfer: PyTorch의 클래스로 신경 스타일 전송.
3. OpenFacePytorch: OpenFace의 nn4.small2.v1.t7 모델을 사용하는 PyTorch 모듈
4. img_classification_pk_pytorch: 이미지 분류 모델을 최신 모델(예: DenseNet, ResNet 등)과 빠르게 비교합니다.
5. SparseConvNet: 하위 다양체 희소 컨벌루션 네트워크.
6. Convolution_LSTM_pytorch: 다층 컨볼루션 LSTM 모듈
7. 얼굴 정렬: pytorch를 사용하여 2D 및 3D 얼굴 정렬 라이브러리 구축 adrianbulat.com
8. pytorch-semantic-segmentation: 의미론적 분할을 위한 PyTorch입니다.
9. RoIAlign.pytorch: RoIAlign의 PyTorch 버전입니다. 이 구현은 Crop_and_resize를 기반으로 하며 CPU 및 GPU에서 정방향 및 역방향을 모두 지원합니다.
10. pytorch-cnn-finetune: PyTorch를 사용하여 사전 훈련된 컨볼루셔널 신경망을 미세 조정합니다.
11. detectorch: Detectorch - PyTorch용 감지기
12. Augmentor: 기계 학습을 위한 Python의 이미지 증대 라이브러리입니다. http://augmentor.readthedocs.io
13. s2cnn: 이 라이브러리에는 구형 신호(예: 전방향 카메라, 지구의 신호)에 대한 SO(3) 등변 CNN의 PyTorch 구현이 포함되어 있습니다.
14. TorchCV: 컴퓨터 비전의 딥 러닝을 위한 PyTorch 기반 프레임워크입니다.
15. Maskrcnn-benchmark: PyTorch에서 인스턴스 분할 및 객체 감지 알고리즘의 빠른 모듈식 참조 구현입니다.
16. image-classification-mobile: ImageNet-1K에서 사전 훈련된 분류 모델 모음입니다.
17. Medicaltorch: Pytorch용 의료 영상 프레임워크 http://medicaltorch.readthedocs.io
18. albummentations: 빠른 이미지 증대 라이브러리.
19. kornia: 미분 가능한 컴퓨터 비전 라이브러리입니다.
20. pytorch-text-recognition: 텍스트 인식 콤보 - CRAFT + CRNN.
21. Facenet-pytorch: davidsandberg/facenet에서 포팅된 사전 훈련된 Pytorch 얼굴 감지 및 인식 모델입니다.
22. detectorron2: Detectron2는 객체 감지 및 분할을 위한 FAIR의 차세대 연구 플랫폼입니다.
23. vedaseg: pyotrch의 의미론적 분할 프레임워크
24. ClassyVision: 이미지 및 비디오 분류를 위한 엔드투엔드 PyTorch 프레임워크입니다.
25. detector:10줄 미만의 코드로 Python의 컴퓨터 비전
26. pytorch3d: PyTorch3D는 3D 데이터를 사용한 딥 러닝을 위한 FAIR의 재사용 가능한 구성 요소 라이브러리입니다. pytorch3d.org
27. MMDetection: MMDetection은 OpenMMLab 프로젝트의 일부인 오픈 소스 개체 감지 도구 상자입니다.
28. Neural-dream: DeepDream 알고리즘을 PyTorch로 구현한 것입니다. 꿈같은 환각성 영상을 만들어냅니다.
29. FlashTorch: PyTorch의 신경망을 위한 시각화 툴킷!
30. Lucent: Tensorflow와 OpenAI Clarity의 Lucid가 PyTorch에 맞게 조정되었습니다.
31. MMDetection3D: MMDetection3D는 OpenMMLab 프로젝트의 일부인 일반 3D 개체 감지를 위한 OpenMMLab의 차세대 플랫폼입니다.
32. MMSegmentation: MMSegmentation은 OpenMMLab 프로젝트의 일부인 의미론적 분할 도구 상자이자 벤치마크입니다.
33. MMEditing: MMEditing은 OpenMMLab 프로젝트의 일부인 이미지 및 비디오 편집 도구 상자입니다.
34. MMAction2: MMAction2는 OpenMMLab 프로젝트의 일부인 OpenMMLab의 차세대 동작 이해 도구 ​​상자이자 벤치마크입니다.
35. MMPose: MMPose는 OpenMMLab 프로젝트의 일부인 포즈 추정 도구 상자이자 벤치마크입니다.
36. lightly - Lightly는 자기 지도 학습을 위한 컴퓨터 비전 프레임워크입니다.
37. RoMa: 3D 회전을 처리하는 가볍고 효율적인 라이브러리입니다.

확률적/생성 라이브러리:

1. ptstat: PyTorch의 확률적 프로그래밍 및 통계적 추론
2. pyro: Python 및 PyTorch를 사용한 심층적 범용 확률 프로그래밍 http://pyro.ai
3. probtorch: Probabilistic Torch는 PyTorch를 확장하는 심층 생성 모델용 라이브러리입니다.
4. paysage: Python/pytorch의 비지도 학습 및 생성 모델.
5. pyvarinf: PyTorch용 변형 추론을 통해 베이지안 딥러닝 방법의 사용을 촉진하는 Python 패키지입니다.
6. pyprob: 확률적 프로그래밍 및 추론 컴파일을 위한 PyTorch 기반 라이브러리입니다.
7. mia: ML 모델에 대해 멤버십 추론 공격을 실행하기 위한 라이브러리입니다.
8. pro_gan_pytorch: PyTorch nn.Module의 확장으로 구현된 ProGAN 패키지입니다.
9. botorch: PyTorch의 베이지안 최적화

기타 라이브러리:

1. pytorch extras: pytorch를 위한 몇 가지 추가 기능입니다.
2. 기능적 동물원: PyTorch는 Lua Torch와 달리 핵심에 autograd가 있으므로 torch.nn 모듈의 모듈식 구조를 사용할 필요가 없으며 필요한 변수를 쉽게 할당하고 이를 활용하는 함수를 작성할 수 있으며 때로는 더 편리합니다. 이 저장소에는 일부 모델에 대해 사전 훈련된 가중치와 함께 이러한 기능적 방식의 모델 정의가 포함되어 있습니다.
3. torch-sampling: 이 패키지는 메모리 내 또는 메모리 외부 데이터에서 샘플링하기 위한 일련의 변환 및 데이터 구조를 제공합니다.
4. torchcraft-py: AI 연구를 위해 Torch와 StarCraft를 연결하는 TorchCraft용 Python 래퍼입니다.
5. aorun: Aorun은 PyTorch를 백엔드로 사용하는 Keras가 될 계획입니다.
6. logger: 실험을 위한 간단한 로거입니다.
7. PyTorch-docset: PyTorch 문서세트입니다! Dash, Zeal, Velocity 또는 LovelyDocs와 함께 사용하세요.
8. Convert_torch_to_pytorch: torch t7 모델을 pytorch 모델 및 소스로 변환합니다.
9. pretrained-models.pytorch: 이 저장소의 목표는 연구 논문 결과를 재현하는 데 도움을 주는 것입니다.
10. pytorch_fft: FFT용 PyTorch 래퍼
11. caffe_to_torch_to_pytorch
12. pytorch-extension: 두 텐서의 Hadamard 곱을 계산하는 PyTorch용 CUDA 확장입니다.
13. tensorboard-pytorch: 이 모듈은 검사를 위해 PyTorch 텐서를 텐서보드 형식으로 저장합니다. 현재 텐서보드에서 스칼라, 이미지, 오디오, 히스토그램 기능을 지원합니다.
14. gpytorch: GPyTorch는 PyTorch를 사용하여 구현된 Gaussian Process 라이브러리입니다. 이는 유연하고 모듈식인 Gaussian Process 모델을 쉽게 생성할 수 있도록 설계되었으므로 전문가가 아니더라도 GP를 사용할 수 있습니다.
15. 스포트라이트: PyTorch를 사용한 심층 추천 모델.
16. pytorch-cns: PyTorch를 사용한 압축 네트워크 검색
17. pyinn: CuPy 융합 PyTorch 신경망 작전
18. inferno: PyTorch 관련 유틸리티 라이브러리
19. pytorch-fitmodule: PyTorch 모듈을 위한 매우 간단한 피팅 방법
20. inferno-sklearn: pytorch를 래핑하는 scikit-learn 호환 신경망 라이브러리입니다.
21. pytorch-caffe-darknet-convert: pytorch, caffe prototxt/weights 및 darknet cfg/weights 간 변환
22. pytorch2caffe: PyTorch 모델을 Caffemodel로 변환
23. pytorch-tools: PyTorch용 도구
24. sru: CNN만큼 빠른 RNN 훈련 (arxiv.org/abs/1709.02755)
25. torch2coreml: Torch7 -> CoreML
26. PyTorch-Encoding: PyTorch 딥 텍스처 인코딩 네트워크 http://hangzh.com/PyTorch-Encoding
27. pytorch-ctc: PyTorch-CTC는 PyTorch용 CTC(Connectionist Temporal Classification) 빔 검색 디코딩을 구현한 것입니다. C++ 코드는 유연성을 높이기 위해 몇 가지 개선 사항을 포함하여 TensorFlow에서 자유롭게 차용했습니다.
28. candlegp: Pytorch의 가우스 프로세스.
29. dpwa: 쌍별 평균화를 통한 분산 학습.
30. dni-pytorch: PyTorch용 합성 그라데이션을 사용하여 분리된 신경 인터페이스.
31. skorch: pytorch를 래핑하는 scikit-learn 호환 신경망 라이브러리
32. ignite: Ignite는 PyTorch에서 신경망 훈련을 돕는 고급 라이브러리입니다.
33. Arnold: Arnold - DOOM 에이전트
34. pytorch-mcn: MatConvNet에서 PyTorch로 모델 변환
35. simple-faster-rcnn-pytorch: 경쟁력 있는 성능을 갖춘 Faster R-CNN의 단순화된 구현입니다.
36. generative_zoo: generative_zoo는 PyTorch에서 일부 생성 모델의 작동 구현을 제공하는 저장소입니다.
37. pytorchviz: PyTorch 실행 그래프의 시각화를 생성하는 작은 패키지입니다.
38. cogitare: Cogitare - Python의 현대적이고 빠른 모듈식 딥 러닝 및 머신 러닝 프레임워크입니다.
39. pydlt: PyTorch 기반 딥러닝 도구 상자
40. semi-supervised-pytorch: PyTorch에서 다양한 VAE 기반 반지도 및 생성 모델 구현.
41. pytorch_cluster: 최적화된 그래프 클러스터 알고리즘의 PyTorch 확장 라이브러리입니다.
42. 신경 어셈블리 컴파일러: 적응 신경 컴파일을 기반으로 하는 pyTorch용 신경 어셈블리 컴파일러입니다.
43. caffemodel2pytorch: Caffe 모델을 PyTorch로 변환합니다.
44. Extension-cpp: PyTorch의 C++ 확장
45. pytoune: Keras와 유사한 PyTorch용 프레임워크 및 유틸리티
46. jetson-reinforcement: PyTorch, OpenAI Gym 및 Gazebo 로봇 시뮬레이터를 갖춘 NVIDIA Jetson TX1/TX2용 심층 강화 학습 라이브러리입니다.
47. matchbox: 개별 예제 수준에서 PyTorch 코드를 작성한 다음 미니배치에서 효율적으로 실행합니다.
48. torch-two-sample: 두 샘플 테스트를 위한 PyTorch 라이브러리
49. pytorch-summary: Keras의 model.summary() 와 유사한 PyTorch의 모델 요약
50. mpl.pytorch: MaxPoolingLoss의 Pytorch 구현입니다.
51. scVI-dev: PyTorch의 scVI 프로젝트 개발 브랜치
52. apex: 실험적인 PyTorch 확장(나중에 더 이상 사용되지 않음)
53. ELF: ELF: 게임 연구를 위한 플랫폼입니다.
54. Torchlite: Pytorch 위에 있는 고급 라이브러리
55. Joint-vae: 연속 및 이산 변동 요인을 풀기 위한 프레임워크인 JointVAE의 Pytorch 구현 star2
56. SLM-Lab: PyTorch의 모듈식 심층 강화 학습 프레임워크.
57. 바인딩넷(bindsnet): PyTorch를 사용하여 CPU 또는 GPU에서 스파이크 신경망(SNN)을 시뮬레이션하는 데 사용되는 Python 패키지
58. pro_gan_pytorch: PyTorch nn.Module의 확장으로 구현된 ProGAN 패키지
59. pytorch_geometric: PyTorch용 기하학적 딥러닝 확장 라이브러리
60. torchplus: PyTorch 모듈에 + 연산자를 구현하여 시퀀스를 반환합니다.
61. lagom: lagom: 강화 학습 알고리즘의 프로토타입을 빠르게 제작하기 위한 가벼운 PyTorch 인프라입니다.
62. torchbearer: torchbearer: PyTorch를 사용하는 연구자를 위한 모델 훈련 라이브러리입니다.
63. pytorch-maml-rl: Pytorch의 모델 독립적 메타 학습을 통한 강화 학습.
64. NALU: trask et.al arxiv.org/pdf/1808.00508.pdf의 Neural Arithmetic Logic Units 논문에서 NAC/NALU의 기본 파이토치 구현
65. QuCumber: 신경망 다체 파동함수 재구성
66. 자석: 스스로 구축하는 딥 러닝 프로젝트 http://magnet-dl.readthedocs.io/
67. opencv_transforms: Torchvision의 이미지 확대에 대한 OpenCV 구현
68. fastai: fast.ai 딥 러닝 라이브러리, 강의 및 튜토리얼
69. pytorch-dense-correspondence: "고밀도 개체 그물: 로봇 조작을 통한 조밀한 시각적 개체 설명자 학습"에 대한 코드 arxiv.org/pdf/1806.08756.pdf
70. colorization-pytorch: Interactive Deep Colorization의 PyTorch 재구현 richzhang.github.io/ideepcolor
71. beauty-net: 간단하고 유연하며 확장 가능한 PyTorch용 템플릿입니다. 아름답습니다.
72. OpenChem: OpenChem: 전산 화학 및 약물 설계 연구를 위한 딥 러닝 툴킷 mariewelt.github.io/OpenChem
73. torchani: PyTorch의 정확한 신경망 잠재력 aiqm.github.io/torchani
74. PyTorch-LBFGS: L-BFGS의 PyTorch 구현입니다.
75. gpytorch: PyTorch에서 가우시안 프로세스를 매우 효율적이고 모듈식으로 구현한 것입니다.
76. hessian: pytorch의 헤센.
77. vel: 딥러닝 연구의 속도.
78. nonechucks: PyTorch DataLoader에서 잘못된 항목을 건너뛰고 변환을 필터로 사용하는 등의 작업을 수행하세요!
79. torchstat: PyTorch의 모델 분석기입니다.
80. QNNPACK: 양자화 신경망 PACKage - 양자화 신경망 연산자의 모바일 최적화 구현입니다.
81. torchdiffeq: 완전한 GPU 지원 및 O(1) 메모리 역전파 기능을 갖춘 미분 가능한 ODE 솔버입니다.
82. redner: 미분 가능한 Monte Carlo 경로 추적기
83. pixyz: 보다 간결하고 직관적이며 확장 가능한 방식으로 심층 생성 모델을 개발하기 위한 라이브러리입니다.
84. euclidesdb: 데이터베이스를 내장한 다중 모델 기계 학습 기능 http://euclidesdb.readthedocs.io
85. pytorch2keras: PyTorch 동적 그래프를 Keras 모델로 변환합니다.
86. 샐러드: 준지도 학습 및 도메인 적응.
87. netharn: pytorch에 대한 매개변수화된 맞춤 및 예측 하네스입니다.
88. dgl: 기존 DL 프레임워크 위에 그래프에 대한 딥 러닝을 쉽게 하기 위해 구축된 Python 패키지입니다. http://dgl.ai.
89. gandissect: GAN의 뉴런을 시각화하고 이해하기 위한 Pytorch 기반 도구입니다. gandissect.csail.mit.edu
90. delira: 의료 영상 분야의 심층 신경망을 빠르게 프로토타이핑하고 훈련하기 위한 경량 프레임워크 delira.rtfd.io
91. 버섯: 강화 학습 실험을 위한 Python 라이브러리입니다.
92. Xlearn: 전이 학습 라이브러리
93. geoopt: pytorch optim을 사용한 리만 적응형 최적화 방법
94. vegans: PyTorch에서 기존의 다양한 GAN을 제공하는 라이브러리입니다.
95. torchgeometry: TGM: PyTorch 기하학
96. AdverTorch: 적대적 견고성(공격/방어/훈련) 연구를 위한 도구 상자
97. AdaBound: Adam만큼 빠르고 SGD.a만큼 좋은 학습을 제공하는 최적화 프로그램
98. fenchel-young-losses: Fenchel-Young 손실을 사용한 PyTorch/TensorFlow/scikit-learn의 확률적 분류
99. pytorch-OpCounter: PyTorch 모델의 FLOP를 계산합니다.
100. Tor10: pytorch를 기반으로 하는 양자 시뮬레이션용으로 설계된 일반 Tensor-Network 라이브러리입니다.
101. Catalyst: PyTorch DL 및 RL 연구를 위한 고급 유틸리티입니다. 재현성, 빠른 실험 및 코드/아이디어 재사용에 중점을 두고 개발되었습니다. 또 다른 정규 열차 루프를 작성하는 대신 새로운 것을 연구/개발할 수 있습니다.
102. Axe: 적응형 실험 플랫폼
103. pywick: Pytorch용 고급 배터리 포함 신경망 훈련 라이브러리
104. torchgpipe: PyTorch의 GPipe 구현 torchgpipe.readthedocs.io
105. 허브: Pytorch Hub는 연구 재현성을 촉진하도록 설계된 사전 훈련된 모델 저장소입니다.
106. pytorch-lightning: Pytorch를 위한 신속한 연구 프레임워크입니다. 연구원의 keras 버전입니다.
107. Tor10: pytorch를 기반으로 하는 양자 시뮬레이션용으로 설계된 일반 Tensor-Network 라이브러리입니다.
108. tensorwatch: Microsoft Research의 딥 러닝 및 강화 학습에 대한 디버깅, 모니터링 및 시각화입니다.
109. wavetorch: 파동 방정식 arxiv.org/abs/1904.12831을 통해 수치적으로 해석 및 역전파
110. diffdist: diffdist는 pytorch용 Python 라이브러리입니다. 이는 torch.autograd의 기본 기능을 확장하고 프로세스 간 차별화 가능한 통신에 대한 지원을 추가합니다.
111. torchprof: Pytorch 모델의 레이어별 프로파일링을 위한 최소 종속성 라이브러리입니다.
112. osqpth: PyTorch용 미분 가능한 OSQP 솔버 레이어입니다.
113. mctorch: 딥러닝을 위한 다양한 최적화 라이브러리입니다.
114. pytorch-hessian-eigenthings: 헤시안 벡터 곱과 확률론적 거듭제곱 반복을 사용한 효율적인 PyTorch 헤시안 고유 분해.
115. MinkowskiEngine: Minkowski 엔진은 일반화된 희소 컨볼루션 및 고차원 희소 텐서를 위한 자동 비교 라이브러리입니다.
116. pytorch-cpp-rl: PyTorch C++ 강화 학습
117. pytorch-toolbelt: 빠른 R&D 프로토타입 제작 및 Kaggle 파밍을 위한 PyTorch 확장 프로그램
118. argus-tensor-stream: CUDA 메모리로 실시간 비디오 스트림 디코딩을 위한 라이브러리 tensorstream.argus-ai.com
119. macarico: pytorch에서 검색하는 법 배우기
120. rlpyt: PyTorch의 강화 학습
121. pywarm: PyTorch용 신경망을 구축하는 더 깔끔한 방법입니다. blue-season.github.io/pywarm
122. learn2learn: 연구자를 위한 PyTorch 메타러닝 프레임워크 http://learn2learn.net
123. torchbeast: 분산 RL을 위한 PyTorch 플랫폼
124. 더 높음: 더 높음은 사용자가 개별 훈련 단계가 아닌 훈련 루프에 걸친 손실에 대해 더 높은 차수 기울기를 얻을 수 있도록 하는 파이토치 라이브러리입니다.
125. Torchelie: Torchélie는 PyTorch의 유틸리티 기능, 레이어, 손실, 모델, 트레이너 및 기타 항목의 집합입니다. torchelie.readthedocs.org
126. CrypTen: CrypTen은 연구원과 개발자가 암호화된 데이터를 사용하여 모델을 교육할 수 있도록 PyTorch를 사용하여 작성된 개인 정보 보호 기계 학습 프레임워크입니다. CrypTen은 현재 암호화 메커니즘으로 안전한 다자간 계산을 지원합니다.
127. cvxpylayers: cvxpylayers는 PyTorch에서 미분 가능한 볼록 최적화 레이어를 구성하기 위한 Python 라이브러리입니다.
128. RepDistiller: CRD(Contrastive Representation Distillation) 및 최근 지식 증류 방법의 벤치마크
129. kaolin: 3D 딥 러닝 연구 가속화를 목표로 하는 PyTorch 라이브러리
130. PySNN: GPU 가속을 위해 PyTorch를 기반으로 구축된 효율적인 Spiking Neural Network 프레임워크입니다.
131. Sparktorch: Apache Spark에서 Pytorch 모델을 훈련하고 실행합니다.
132. pytorch-metric-learning: 애플리케이션에서 메트릭 학습을 사용하는 가장 쉬운 방법입니다. 모듈식이며 유연하고 확장 가능합니다. PyTorch로 작성되었습니다.
133. 자율 학습 라이브러리: 심층 강화 학습 에이전트를 구축하기 위한 PyTorch 라이브러리입니다.
134. flambe: 연구와 생산 경로를 가속화하는 ML 프레임워크입니다. flambe.ai
135. pytorch-optimizer: PyTorch를 위한 최신 최적화 알고리즘 모음에는 AccSGD, AdaBound, AdaMod, DiffGrad, Lamb, RAdam, RAdam, Yogi가 포함됩니다.
136. PyTorch-VAE: PyTorch의 VAE(Variational Autoencoders) 컬렉션입니다.
137. ray: 분산 애플리케이션을 구축하고 실행하기 위한 빠르고 간단한 프레임워크입니다. Ray는 확장 가능한 강화 학습 라이브러리인 RLlib와 확장 가능한 하이퍼파라미터 튜닝 라이브러리인 Tune과 함께 패키지로 제공됩니다. 레이.io
138. Pytorch 기하학 임시: PyTorch 기하학을 위한 임시 확장 라이브러리
139. Poutyne: 신경망 훈련에 필요한 상용구 코드 대부분을 처리하는 PyTorch용 Keras와 유사한 프레임워크입니다.
140. Pytorch-Toolbox: Pytorch용 도구 상자 프로젝트입니다. Pytorch 코드를 더 쉽고, 읽기 쉽고, 간결하게 작성하는 것을 목표로 합니다.
141. Pytorch-contrib: 최근 기계 학습 논문에서 아이디어 구현을 검토한 내용이 포함되어 있습니다.
142. EfficientNet PyTorch: 사전 훈련된 모델 및 예제와 함께 EfficientNet의 op-for-op PyTorch 재구현이 포함되어 있습니다.
143. PyTorch/XLA: PyTorch/XLA는 XLA 딥 러닝 컴파일러를 사용하여 PyTorch 딥 러닝 프레임워크와 Cloud TPU를 연결하는 Python 패키지입니다.
144. webdataset: WebDataset는 POSIX tar 아카이브에 저장된 데이터 세트에 대한 효율적인 액세스를 제공하는 PyTorch Dataset(IterableDataset) 구현입니다.
145. volksdep: volksdep은 TensorRT를 사용하여 PyTorch, Onnx 및 Tensorflow 모델을 배포하고 가속화하기 위한 오픈 소스 도구 상자입니다.
146. PyTorch-StudioGAN: StudioGAN은 조건부/무조건부 이미지 생성을 위한 대표적인 GAN(Generative Adversarial Networks) 구현을 제공하는 Pytorch 라이브러리입니다. StudioGAN은 기계 학습 연구자가 새로운 아이디어를 쉽게 비교하고 분석할 수 있도록 최신 GAN에 동일한 놀이터를 제공하는 것을 목표로 합니다.
147. torchdrift: 드리프트 감지 라이브러리
148. 가속 : 다중 GPU, TPU, 혼합 정밀도로 PyTorch 모델을 훈련하고 사용하는 간단한 방법
149. Lightning-transformers: Pytorch Lightning, Transformers 및 Hydra를 활용하는 SOTA Transformers를 사용하는 고성능 연구를 위한 유연한 인터페이스입니다.
150. Flower 연합 학습, 분석, 평가에 대한 통합 접근 방식입니다. 이를 통해 모든 기계 학습 워크로드를 통합할 수 있습니다.
151. Lightning-flash: Flash는 PyTorch Lightning을 기반으로 구축된 빠른 프로토타이핑, 기준 설정 및 확장 가능한 딥 러닝 모델 미세 조정을 위한 작업 모음입니다.
152. Pytorch 기하학 서명 방향: PyTorch 기하학을 위한 서명 및 방향 확장 라이브러리입니다.
153. Koila: CUDA의 메모리 부족 문제를 방지하는 pytorch를 둘러싼 간단한 래퍼입니다.
154. Renate: 실제 지속적인 학습을 위한 라이브러리입니다.

튜토리얼, 서적, 예시

1. Practical Pytorch : 다양한 RNN 모델을 설명하는 튜토리얼
2. DeepLearningForNLPInPytorch: 자연어 처리에 중점을 둔 딥 러닝에 대한 IPython 노트북 튜토리얼입니다.
3. pytorch-tutorial: 연구자들이 pytorch를 사용하여 딥러닝을 배우기 위한 튜토리얼입니다.
4. pytorch-exercises: pytorch-exercises 컬렉션입니다.
5. pytorch 튜토리얼: 다양한 pytorch 튜토리얼.
6. pytorch 예제: pytorch 사용 예제를 보여주는 저장소
7. pytorch 연습: pytorch에 대한 몇 가지 예제 스크립트입니다.
8. pytorch 미니 튜토리얼: Alec Radford의 Theano 튜토리얼을 개조한 PyTorch용 최소 튜토리얼입니다.
9. pytorch 텍스트 분류: Pytorch에서 CNN 기반 텍스트 분류의 간단한 구현
10. cats vs dogs: Kaggle 경쟁 Dogs vs. Cats Redux: Kernels Edition을 위한 pytorch의 네트워크 미세 조정 예. 현재 리더보드 27위(0.05074)입니다.
11. convnet: 이는 다양한 데이터 세트(ImageNet, Cifar10, Cifar100, MNIST)에 대한 Deep Convolutional Networks에 대한 완전한 훈련 예제입니다.
12. pytorch-generative-adversarial-networks: PyTorch를 사용하는 간단한 생성적 적대 네트워크(GAN)입니다.
13. pytorch 컨테이너: 이 저장소는 Torch 테이블 계층의 PyTorch 구현 목록을 제공하여 이전 Torchies가 PyTorch의 "컨테이너리스" 세계로 보다 원활하게 전환할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.
14. pytorch의 T-SNE: pytorch의 t-SNE 실험
15. AAE_pytorch: 적대적 자동 인코더(Pytorch 포함).
16. Kind_PyTorch_Tutorial: 초보자를 위한 Kind PyTorch 튜토리얼입니다.
17. pytorch-poetry-gen: pytorch를 기반으로 한 char-RNN입니다.
18. pytorch-REINFORCE: REINFORCE의 PyTorch 구현. 이 저장소는 OpenAI 체육관에서 연속 환경과 이산 환경을 모두 지원합니다.
19. PyTorch-Tutorial : 쉽고 빠르게 신경망 구축 https://morvanzhou.github.io/tutorials/
20. pytorch-intro: PyTorch에서 CNN과 RNN을 수행하는 방법을 설명하는 몇 가지 스크립트
21. pytorch-classification: CIFAR-10/100 및 ImageNet의 이미지 분류 작업을 위한 통합 프레임워크입니다.
22. pytorch_notebooks - hardmaru: NumPy 및 PyTorch에서 생성된 무작위 튜토리얼.
23. pytorch_tutoria-quick: 빠른 PyTorch 소개 및 튜토리얼입니다. 새로운 프레임워크를 시도하고자 하는 컴퓨터 비전, 그래픽 및 기계 학습 연구자를 대상으로 합니다.
24. Pytorch_fine_tuning_Tutorial: PyTorch에서 미세 조정 또는 전이 학습을 수행하는 방법에 대한 짧은 튜토리얼입니다.
25. pytorch_exercises: pytorch-exercises
26. 교통 표지판 감지: nyu-cv-fall-2017 예
27. mss_pytorch: 반복 추론 및 건너뛰기 필터링 연결을 통한 노래 음성 분리 - PyTorch 구현. 데모: js-mim.github.io/mss_pytorch
28. DeepNLP-모델-Pytorch cs-224n에서 다양한 Deep NLP 모델의 Pytorch 구현(Stanford Univ: NLP with Deep Learning)
29. Mila 입문 튜토리얼: MILA의 신입생을 환영하기 위해 제공되는 다양한 튜토리얼입니다.
30. pytorch.rl.learning: PyTorch를 사용하여 강화 학습을 학습합니다.
31. minimal-seq2seq: PyTorch의 신경 기계 번역에 주의를 기울인 최소 Seq2Seq 모델
32. tensorly-notebooks: TensorLy를 사용하는 Python의 텐서 메서드 tensorly.github.io/dev
33. pytorch_bits: 시계열 예측 관련 예시.
34. Skip-Thoughts: PyTorch에서 Skip-Thought 벡터 구현입니다.
35. video-caption-pytorch: 비디오 캡션을 위한 pytorch 코드입니다.
36. Capsule-Network-Tutorial: 따라하기 쉬운 Pytorch의 Capsule Network 튜토리얼입니다.
37. code-of-learn-deep-learning-with-pytorch: "PyTorch로 딥러닝 배우기" 책의 코드입니다. item.jd.com/17915495606.html
38. RL-Adventure: 깔끔하고 읽기 쉬운 코드가 포함된 Pytorch의 따라하기 쉬운 단계별 Deep Q 학습 튜토리얼입니다.
39. Accelerated_dl_pytorch: Jupyter Day Atlanta II에서 PyTorch를 사용하여 딥 러닝을 가속화했습니다.
40. RL-Adventure-2: PyTorch4 튜토리얼: 행위자 비평가 / 근접 정책 최적화 / acer / ddpg / 트윈 결투 ddpg / 소프트 행위자 비평가 / 생성적 적대적 모방 학습 / 사후 경험 재생
41. 50줄의 코드로 구성된 생성적 적대 신경망(GAN)(PyTorch)
42. Pytorch를 사용한 적대적 자동 인코더
43. pytorch를 사용한 전이 학습
44. Pytorch에서 Yolo 객체 감지기를 구현하는 방법
45. 추천자를 위한 pytorch-101
46. numpy 사용자를 위한 pytorch
47. PyTorch 튜토리얼: 중국어로 된 PyTorch 튜토리얼.
48. grokking-pytorch: 히치커를 위한 PyTorch 가이드
49. PyTorch-Deep-Learning-Minicourse: PyTorch를 사용한 딥 러닝 단기 강좌입니다.
50. pytorch-custom-dataset-examples: PyTorch를 위한 일부 사용자 정의 데이터 세트 예
51. 시퀀스 기반 추천자를 위한 곱셈 LSTM
52. deeplearning.ai-pytorch: Coursera의 딥 러닝(deeplearning.ai) 전문화를 PyTorch로 구현합니다.
53. MNIST_Pytorch_python_and_capi: 이는 Python에서 MNIST 네트워크를 훈련하고 pytorch 1.0을 사용하여 C++에서 실행하는 방법에 대한 예입니다.
54. torch_light: 강화 훈련, NLP, CV를 포함한 튜토리얼과 예시
55. portrain-gan: art-DCGAN의 Portrait GAN에서 잠재성을 디코딩(및 거의 인코딩)하는 토치 코드입니다.
56. mri-analytic-pytorch: PyTorch와 MedicalTorch를 사용한 MRI 분석
57. cifar10-fast: 이 블로그 시리즈에 설명된 대로 CIFAR10에서 소규모 ResNet을 79초 만에 94%의 테스트 정확도로 교육하는 방법을 보여줍니다.
58. PyTorch를 통한 딥 러닝 소개: Udacity와 facebook에서 제공하는 무료 강좌로, PyTorch에 대한 좋은 소개와 PyTorch의 원저자 중 한 명인 Soumith Chintala와의 인터뷰가 포함되어 있습니다.
59. pytorch-sentiment-analogy: 감정 분석을 위해 PyTorch 및 TorchText를 시작하는 방법에 대한 튜토리얼입니다.
60. pytorch-image-models: PyTorch 이미지 모델, 스크립트, 사전 훈련된 가중치 -- (SE)ResNet/ResNeXT, DPN, EfficientNet, MobileNet-V3/V2/V1, MNASNet, Single-Path NAS, FBNet 등.
61. CIFAR-ZOO: 다중 CNN 아키텍처를 위한 Pytorch 구현 및 최첨단 결과로 방법을 개선합니다.
62. d2l-pytorch: Dive into Deep Learning, Berkeley STAT 157(2019년 봄) 교과서의 코드를 PyTorch로 수정하려는 시도입니다.
63. Thinking-in-tensors-writing-in-pytorch: 텐서로 생각하기, PyTorch로 쓰기(실습 딥러닝 소개)
64. NER-BERT-pytorch: Google AI의 사전 훈련된 BERT 모델을 사용하는 명명된 엔터티 인식 작업의 PyTorch 솔루션입니다.
65. pytorch-sync-batchnorm-example: Pytorch에서 Cross Replica/Synchronized Batchnorm을 사용하는 방법.
66. SentimentAnalytics: Hugging Face의 Transformers 라이브러리 덕분에 Stanford Sentiment Treebank에서 BERT를 미세 조정하여 학습된 감정 분석 신경망입니다.
67. pytorch-cpp: 딥 러닝 연구자를 위한 PyTorch 튜토리얼의 C++ 구현입니다(pytorch-tutorial의 Python 튜토리얼 기반).
68. PyTorch를 사용한 딥 러닝: Zero to GAN: PyTorch를 사용한 딥 러닝 소개에 대한 코딩 중심의 대화형 튜토리얼 시리즈(비디오).
69. PyTorch를 사용한 딥 러닝: PyTorch를 사용한 딥 러닝에서는 Python 및 PyTorch를 사용하여 딥 러닝 알고리즘을 구현하는 방법을 가르치며, 사례 연구도 포함되어 있습니다. CT 스캔을 사용하여 악성 폐종양을 감지할 수 있는 알고리즘을 구축하는 것입니다.
70. PyTorch 및 AWS를 사용한 서버리스 기계 학습 실행: 서버리스 기계 학습 실행은 AWS, Azure 또는 GCP와 같은 주요 클라우드 제공업체의 서버리스 기능을 사용하여 실험적인 PyTorch 기계 학습 코드를 프로덕션으로 가져오는 방법에 대한 가이드입니다.
71. LabML NN: 병렬 메모가 포함된 신경망 아키텍처 및 알고리즘의 PyTorch 구현 모음입니다.
72. Flower와 연합된 PyTorch 예제 실행: 이 예제는 기존의 중앙 집중식 PyTorch 기계 학습 프로젝트가 Flower와 연합될 수 있는 방법을 보여줍니다. Cifar-10 데이터세트는 CNN(Convolutional Neural Network)과 함께 사용됩니다.

종이 구현

1. google_evolution: Esteban Real 등의 이미지 분류기의 대규모 진화 결과 네트워크 중 하나를 구현합니다. 알.
2. pyscatwave: CuPy/PyTorch를 사용한 빠른 산란 변환, 여기에서 논문을 읽어보세요.
3. scalescattering: 산란 변환 확장: 심층 하이브리드 네트워크.
4. deep-auto-punkation: 문자별로 학습된 자동 구두점의 pytorch 구현입니다.
5. Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation: 이것은 Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation의 파이토치 버전이며, 원본 코드는 여기에 있습니다.
6. PyTorch-value-iteration-networks: Value Iteration Networks(NIPS '16)의 PyTorch 구현 논문
7. pytorch_Highway: pytorch로 구현된 고속도로 네트워크입니다.
8. pytorch_NEG_loss: pytorch에 구현된 NEG 손실입니다.
9. pytorch_RVAE: pytorch에서 구현된 순차 데이터를 생성하는 순환 변형 자동 인코더입니다.
10. pytorch_TDNN: pytorch에 구현된 시간 지연 NN입니다.
11. eve.pytorch: Imploving Stochastic Gradient Descent with Feedback, Koushik 및 Hayashi, 2016에서 제안된 Eve Optimizer 구현입니다.
12. e2e-model-learning: 작업 기반 엔드투엔드 모델 학습입니다.
13. pix2pix-pytorch: "조건부 적대 네트워크를 사용한 이미지-이미지 변환"의 PyTorch 구현입니다.
14. 싱글 샷 멀티박스 감지기: 싱글 샷 멀티박스 감지기를 PyTorch로 구현한 것입니다.
15. Discogan : Pytorch는 "생성 적대적 네트워크와의 교차 도메인 관계를 발견하는 학습"의 Pytorch 구현
16. 공식 디스코 간 구현 : "생성 적대성 네트워크와의 교차 도메인 관계를 발견하는 학습"의 공식 구현.
17. Pytorch-ES : 이것은 진화 전략의 Pytorch 구현입니다.
18. PIWISE : Pytorch를 사용한 VOC2012 데이터 세트의 픽셀 별 세그먼트.
19. Pytorch-DQN : Pytorch의 딥 Q- 러닝 네트워크.
20. NeuralTalk2-Pytorch : Pytorch의 이미지 캡션 모델
21. vnet.pytorch : V-NET를위한 Pytorch 구현 : 부피의 의료 이미지 세분화를위한 완전 컨볼 루션 신경망.
22. Pytorch-FCN : 완전 컨볼 루션 네트워크의 Pytorch 구현.
23. WIDERESNETS : Pytorch에서 구현 된 CIFAR10/100을위한 Wideresnets. 이 구현은 공식 토치 구현에 필요한 것보다 https://github.com/szagoruyko/wide-residual-networks보다 GPU 메모리가 적습니다.
24. pytorch_highway_networks : Pytorch에서 구현 된 고속도로 네트워크.
25. Pytorch-Neucom : Deepmind의 차별화 가능한 신경 컴퓨터 용지의 Pytorch 구현.
26. CaptionGen : Pytorch를 사용하여 이미지의 캡션을 생성합니다.
27. ANIMEGAN : 애니메이션 페이스 드로잉에 중점을 둔 생성 적대 네트워크의 간단한 pytorch 구현.
28. CNN-TEXT 분류 : 이것은 Pytorch의 문장 분류 논문을위한 Kim의 Convolutional Neural Networks의 구현입니다.
29. DeepSpeech2 : Baidu Warp-CTC를 사용한 DeepSpeech2 구현. CTC 활성화 기능으로 교육을받은 DeepSpeech2 아키텍처를 기반으로 네트워크를 만듭니다.
30. seq2seq :이 저장소에는 pytorch에서 시퀀스 시퀀스 (seq2seq) 모델의 구현이 포함되어 있습니다.
31. Pytorch의 비동기 우위 액터-비법 : 이것은 깊은 강화 학습을위한 비동기 방법에 기술 된대로 A3C의 Pytorch 구현이다. Pytorch는 다중 프로세스 내에서 공유 메모리를 쉽게 제어 할 수 있으므로 A3C와 같은 비동기 방법을 쉽게 구현할 수 있습니다.
32. DENSENET : 이것은 G. Huang, Z. Liu, K. Weinberger 및 L. van der Maaten의 용지에 설명 된대로 Densenet-BC 아키텍처의 Pytorch 구현입니다. 이 구현은 성장률이 12 인 100 층 Densenet-BC의 CIFAR-10+ 오류율 4.77을 얻습니다. 공식적 구현 및 기타 여러 타사 구현과의 링크는 Github의 Liuzhuang13/Densenet Repo에서 사용할 수 있습니다.
33. NNINIT : Pytorch NN.Modules의 중량 초기화 체계. 이것은 @kaixhin의 Torch7에 대한 인기있는 nninit의 항구입니다.
34. 더 빠른 RCNN : 이것은 더 빠른 RCNN의 Pytorch 구현입니다. 이 프로젝트는 주로 Py-Faster-RCNN 및 TFFRCNN을 기반으로합니다. R-CNN에 대한 자세한 내용은 R-CNN을 더 빠른 R-CNN : Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, Shaoqing Ren의 지역 제안 네트워크를 사용한 실시간 개체 감지에 대해 참조하십시오. 지안 선.
35. Doomnet : Vizdoom 환경에서 일부 RL 모델을 구현하는 Pytorch의 Doom-Net 버전.
36. FLOWNET : Dosovitskiy et al.
37. SQEEZENET : Pytorch에서 Squeezenet의 구현, #### CIFAR10 데이터에서 사전에 사전 된 모델은 CIFAR 10에서 모델을 훈련시키고 블록 연결을 추가 할 계획입니다.
38. Wassersteingan : Pytorch의 Wassersteingan.
39. OPTNET :이 저장소는 Brandon Amos와 J. Zico Kolter의 리포지토리이며 Pytorch 소스 코드가 포함되어있어 논문 Optnet의 실험을 재현합니다. 신경망의 층으로서 차별화 가능한 최적화.
40. QP 솔버 : Pytorch의 빠르고 차별화 가능한 QP 솔버. Brandon Amos와 J. Zico Kolter가 제작했습니다.
41. 모델 기반 가속도를 통한 지속적인 깊은 Q- 러닝 : 모델 기반 가속도를 통한 연속 심층 Q- 러닝의 재 구현.
42. 그라디언트 하강에 의한 그라디언트 하강으로 학습하는 법 : 그라디언트 하강에 의한 그라디언트 하강으로 학습을 학습하는 Pytorch 구현.
43. 빠른 신경 스타일 : Pytorch 구현 빠른 신경 스타일의이 모델은 인스턴스 정규화와 함께 실시간 스타일 전송 및 초-해상도를위한 지각 손실로 설명 된 방법을 사용합니다.
44. Pytorchneuralstyletransfer : Pytorch의 신경 스타일 전달 구현.
45. Pytorch의 이미지 스타일 변환을위한 빠른 신경 스타일 : Pytorch의 이미지 스타일 변환을위한 빠른 신경 스타일.
46. 신경 스타일 전송 : Leon A. Gatys, Alexander S. Ecker 및 Matthias Bethge가 개발 한 신경 스타일 알고리즘 (https://arxiv.org/abs/1508.06576)을 통한 Pytorch 소개.
47. VIN_PYTORCH_VISDOM : VIN (Value Iteration Networks)의 Pytorch 구현 : 깨끗하고 단순하며 모듈 식. 시각의 시각화.
48. Yolo2 : Pytorch의 Yolov2.
49. 주의 전환 : Pytorch의주의 전달, 여기에서 논문을 읽으십시오.
50. SVHNCLASSIFIER : 심층 컨볼 루션 신경망을 사용한 거리 뷰 이미지에서 멀티 자리 수 인식의 Pytorch 구현.
51. Pytorch-Deform-Conv : 변형 가능한 컨볼 루션의 Pytorch 구현.
52. 시작 Pytorch : Pytorch 구현 시작 : 경계 평형 생성 적대 네트워크.
53. Treelstm.pytorch : Pytorch에서의 트리 LSTM 구현.
54. 연령 : Dmitry Ulyanov, Andrea Vedaldi 및 Victor Lempitsky의 종이 "Adversarial Generator-Encoder Networks"코드는 여기에서 찾을 수 있습니다.
55. resnext.pytorch : pytorch와 함께 Resnet-v3 (심층 신경 네트워크에 대한 집계 잔류 변환)을 재현합니다.
56. Pytorch-RL : Pytorch & Visdom을 사용한 깊은 강화 학습
57. 심도 잎 SNAP : LeafSNAP는 딥 신경망을 사용하여 기존 컴퓨터 비전 방법에 비해 정확도를 테스트했습니다.
58. Pytorch-Cyclegan-and-Pix2Pix : 짝을 이루지 않은 이미지-이미지 변환에 대한 Pytorch 구현.
59. A3C-Pytorch : Pytorch의 Pytorch 구현 Pytorch의 Adync Async Actor-Critic 알고리즘 (A3C)
60. Pytorch-value-eritation-networks : Pytorch 가치 반복 네트워크 구현 (NIPS 2016 최고의 종이)
61. Pytorch 스타일 전송 : 실시간 전송을위한 다중 스타일 생성 네트워크 구현
62. Pytorch-Deeplab-Resnet : Pytorch-Deeplab-Resnet-Model.
63. Pointnet.pytorch : "Pointnet : 3D 분류 및 분할을위한 포인트 세트에 대한 딥 러닝"https://arxiv.org/abs/1612.00593
64. Pytorch-Playgroun
65. Pytorch-DNC : 신경 튜링 머신 (NTM) 및 Pytorch & Visdom이있는 차별화 가능한 신경 컴퓨터 (DNC).
66. pytorch_image_classifier : Pytorch를 사용하여 최소하지만 실용적인 이미지 분류기 Pipline, Resnet18의 Finetune은 자체 소형 데이터 세트에서 99% 정확도를 얻었습니다.
67. MNIST-SVHN-TRANSFER : 도메인 전송을위한 Cyclegan 및 SGAN의 Pytorch 구현 (최소).
68. Pytorch-Nolo2 : Pytorch-Nolo2
69. DNI : Pytorch에서 합성 그라디언트를 사용하여 디퍼 커플 링 된 신경 인터페이스 구현
70. WGAN-GP : 종이의 Pytorch 구현 "Wasserstein Gans의 개선 된 훈련".
71. pytorch-seq2seq-intent-parsing : seq2seq +주의를 가진 pytorch의 의도 구문 분석 및 슬롯 채우기
72. Pytorch_nce : Pytorch에 대한 노이즈 대비 추정 알고리즘의 구현. 작동하지만 그다지 효율적이지는 않습니다.
73. MOLENCODER : Pytorch의 분자 autoencoder
74. Gan-Weight-Norm : "생성 적대 네트워크에서 배치 및 중량 정규화의 영향에 대한 코드"에 대한 코드
75. lgamma : pytorch의 Polygamma, Lgamma 및 베타 기능의 구현
76. Bigbatch : "Train Lormer, Generalize 더 나은 발전 : 신경망의 대규모 배치 훈련에서 일반화 간격을 닫는 데 사용되는 결과를 생성하는 데 사용됩니다.
77. RL_A3C_PYTORCH : ATARI 2600 용 A3C LSTM의 구현을 통한 강화 학습.
78. Pytorch-retraining : Pytorch의 모델 동물원을위한 전송 학습 총격전 (Torchvision)
79. NMP_QC : 컴퓨터 비전을위한 신경 메시지 전달
80. 졸업식 : 졸업생의 Pytorch 구현
81. Pytorch-TRPO : 신탁 지역 정책 최적화 (TRPO)의 Pytorch 구현 (Pytorch 구현)
82. Pytorch-explain-black-box : 의미있는 섭동에 의한 블랙 박스의 해석 가능한 설명의 Pytorch 구현
83. vae_vpflows : 볼록한 조합 선형 IAF 및 가구가 흐름, JM Tomczak & M. Welling https://jmtomczak.github.io/deebmed.html에 대한 Pytorch의 코드
84. Relational-networks : "관계형 추론을위한 간단한 신경망 모듈"(관계형 네트워크) https://arxiv.org/pdf/1706.01427.pdf의 Pytorch 구현
85. vqa.pytorch : Pytorch에서의 시각적 질문
86. 엔드 투 엔드-해상도 : 거래 또는 거래 없음? 협상 대화를 위한 엔드투엔드 학습
87. ODIN-PYTORCH : 신경망에서 분포되지 않은 예제의 원칙적 탐지.
88. FREEZOUT : 점진적으로 동결 층으로 신경 순 훈련을 가속화합니다.
89. ARAE : Zhao, Kim, Zhang, Rush 및 Lecun의 논문 코드 "개별 구조를 생성하기위한 반짝이는 정규화 된 자동 인코더".
90. Forward-thinking-Pytorch : "포워드 사고 : 신경 네트워크 구축 및 훈련 신경 네트워크 구현 한 번에 한 계층"https://arxiv.org/pdf/1706.02480.pdf
91. context_encoder_pytorch : 컨텍스트 인코더의 Pytorch 구현
92. 주의 -IS-All-you-keed-pytorch : "주의가 필요한 모든 것이 필요하다".https : //github.com/thnkim/openfacepytorch에서 변압기 모델의 Pytorch 구현.
93. OpenFacepyTorch : Pytorch 모듈 OpenFace의 NN4.Small2.v1.t7 모델을 사용합니다
94. 신경-전투 -RL-Pytorch : 강화 학습을 통한 신경 조합 최적화의 Pytorch 구현.
95. Pytorch-Nec : 신경 에피소드 제어의 Pytorch 구현 (NEC)
96. seq2seq.pytorch : pytorch를 사용한 시퀀스--시퀀스 학습
97. Pytorch-sketch-rnn : arxiv.org/abs/1704.03477의 pytorch 구현
98. PYTORCH-PRUNING : 자원 효율적인 추론을위한 [1611.06440] 가지 치기 컨볼 루션 신경 네트워크의 Pytorch 구현
99. DRQA : 개방형 도메인 질문에 대답하기 위해 Wikipedia를 읽는 Pytorch 구현.
100. YellowFin_PyTorch : 자동 조정 모멘텀 SGD Optimizer
101. Samplernn-Pytorch : Pytorch Samplernn의 구현 : 무조건 엔드 투 엔드 신경 오디오 생성 모델.
102. AEGEAN : AE 안정화를 가진 더 깊은 DCGAN
103. /pytorch-srresnet : 생성 적대적 네트워크를 사용한 사진 현실 단일 이미지 초기 해제를위한 Pytorch 구현 : 1609.04802v2
104. VSEPP : 논문 코드 "VSE ++ : 개선 된 시각적 의미 삽입"
105. Pytorch-DPPO : 분산 근위 정책 최적화의 Pytorch 구현 : arxiv.org/abs/1707.02286
106. 단위 : 감독되지 않은 이미지-이미지 번역을위한 결합 된 VAE-GAN 알고리즘의 Pytorch 구현
107. 효율적인 _densenet_pytorch : 밀도의 메모리 효율적인 구현
108. TSN-PYTORCH : Pytorch의 시간 세그먼트 네트워크 (TSN).
109. Smash : 신경 구조를 효율적으로 탐색하기위한 실험 기술.
110. Pytorch-Retinanet : Pytorch의 Retinanet
111. Biogans : ICCV 2017 논문을 지원하는 구현 "생물학적 이미지 합성을위한 Gans".
112. 적대 학습을 통한 시맨틱 이미지 합성 : ICCV 2017에서 논문의 "적대적 학습을 통한 시맨틱 이미지 합성"의 Pytorch 구현.
113. FMPYTORCH : Cython에서 인수화 기계 모듈의 Pytorch 구현.
114. ORN : CVPR 2017에서 종이 "방향 응답 네트워크"의 Pytorch 구현.
115. Pytorch-Maml : MAML의 Pytorch 구현 : arxiv.org/abs/1703.03400
116. Pytorch-Generative-Model-Collection : Pytorch 버전의 생성 모델 수집.
117. VQA-Winner-CVPRW-2017 : CVPR'17의 VQA Chllange 워크숍에서 우승자의 Pytorch 구현.
118. Tacotron_pytorch : Tacotron 음성 합성 모델의 Pytorch 구현.
119. PSPNET-PYTORCH : PSPNET 세그먼트 네트워크의 PyTorch 구현
120. LM-LSTM-CRF : 작업 인식 언어 모델 http://arxiv.org/abs/1709.04109를 사용한 서열 레이블링에 권한을 부여합니다
121. 얼굴 정렬 : Pytorch Pytorch이 논문의 구현 "2D & 3D 얼굴 정렬 문제를 해결하는 데 얼마나 멀리 떨어져 있습니까? (및 230,000 3D 얼굴 랜드 마크 데이터 세트)", ICCV 2017
122. Depthnet : Still Box 데이터 세트에서 Pytorch Devthnet Training.
123. EDSR-PYTORCH : 종이의 Pytorch 버전 '단일 이미지 슈퍼 레스 솔루션을위한 강화 된 깊은 잔류 네트워크'(CVPRW 2017)
124. E2C-Pytorch : Pytorch의 구현을 제어하기위한 임베드.
125. 3D-RESNETS-PYTORCH : 액션 인식을위한 3D리스트.
126. Bandit-NMT : 이것은 EMNLP 2017 용지 "시뮬레이션 된 인간 피드백으로 산적 신경 기계 번역을위한 강화 학습"에 대한 코드 리포입니다. 이는 신경 인코더 디코더 모델 위에 A2C 알고리즘을 구현하고 시뮬레이션 된 Noisy 보상 하에서 조합을 벤치마킹합니다.
127. PYTORCH-A2C-PPO-ACTTR : ACKTR (Kronecker-Factored 근사치)를 사용한 심층 강화 학습을위한 Adonterial Actor Critic (A2C), PPO (Ploinial Policy Optimization) 및 확장 가능한 신뢰 지역 방법의 Pytorch 구현.
128. Zalando-Pytorch : Zalando의 Fashion-Mnist 데이터 세트에 대한 다양한 실험.
129. Sphereface_pytorch : sphereface의 pytorch 구현.
130. 범주 형 DQN : 강화 학습에 대한 분포 관점에서 범주 형 DQN의 Pytorch 구현.
131. Pytorch-NTM : Pytorch NTM 구현.
132. mask_rcnn_pytorch : pytorch의 마스크 rcnn.
133. Graph_Convnets_Pytorch : Pytorch Graph Convnets, NIPS'16 구현
134. Pytorch-Faster-RCNN : Xinlei Chen의 TF Faster-RCNN을 기반으로 더 빠른 RCNN 탐지 프레임 워크의 Pytorch 구현.
135. Torchmoji : Deepmoji 모델의 Pytorch 구현 : 감정, 감정, 풍자 등을 분석하기위한 최첨단 딥 러닝 모델.
136. Semantic-Sementation-Pytorch : MIT ADE20K 데이터 세트의 시맨틱 세분화/장면 구문 분석을위한 Pytorch 구현
137. Pytorch-Qrnn : 준 재생 신경 네트워크의 Pytorch 구현-NVIDIA의 CUDNN LSTM보다 최대 16 배 더 빠릅니다.
138. Pytorch-Sgns : Pytorch의 Skipgram 음성 샘플링.
139. Sfmlearner-Pytorch : Tinghui Zhou et al.의 Sfmlearner의 Pytorch 버전.
140. 변형 가능한 통보-파이토치 : 변형 가능한 컨볼 루션의 파이토치 구현.
141. Skip-Gram-Pytorch : Skipgram 모델의 완전한 Pytorch 구현 (서브 샘플링 및 음성 샘플링 포함). 임베딩 결과는 Spearman의 순위 상관 관계로 테스트됩니다.
142. STACKGAN-V2 : STACKGAN_V2를 재현하기위한 Pytorch 구현 용지 Stackgan ++ : Han Zhang*, Tao Xu*, Hongsheng Li, Zhang, Xiaogang Wang, Xiaolei Huang, Dimitris Metaxas의 스택 생성 적대 네트워크를 사용한 현실적인 이미지 합성.
143. Self-Critical.pytorch : 이미지 캡션을위한 자기 비판적인 시퀀스 교육을위한 비공식 파이터 구현.
144. PYGCN : Pytorch의 그래프 컨볼 루션 네트워크.
145. DNC : Pytorch의 차별화 가능한 신경 컴퓨터
146. prog_gans_pytorch_inference : Celeba Snapshot을 사용한 "Gans의 진보적 인 성장"에 대한 Pytorch 추론.
147. Pytorch-Capsule : 캡슐 사이의 힌튼의 동적 라우팅의 Pytorch 구현.
148. Pyramidnet-Pytorch : Pyramidnets에 대한 Pytorch 구현 (Deep Pyramidal 잔류 네트워크, arxiv.org/abs/1610.02915)
149. Radio-Transformer-Networks : 논문에서 "물리적 층에 대한 딥 러닝 소개"에서 라디오 변압기 네트워크의 Pytorch 구현. arxiv.org/abs/1702.00832
150. Honk : 키워드 스팟 팅을 위해 Google의 Tensorflow CNN의 Pytorch를 다시 구현합니다.
151. DeepCoral : 'Deep Coral : Deep Domain Adaptation의 상관 관계 정렬'의 Pytorch 구현. ', ECCV 2016
152. Pytorch-pose : 2D 인간 포즈 추정을위한 Pytorch 툴킷.
153. Lang-Emerge-Parlai : EMNLP 2017 논문 구현 Pytorch 및 Parlai를 사용하여 "자연 언어는 자연스럽게 '자연스럽게 나타나지 않습니다.
154. Rainbow : Rainbow : 심층 강화 학습의 개선을 결합합니다
155. pytorch_compact_bilinear_pooling v1 :이 리포지토리에는 Pytorch에 대한 컴팩트 한 Bilinear 풀링 및 카운트 스케치의 순수한 Python 구현이 있습니다.
156. compactbilinearpooling-pytorch v2 : (Yang Gao, et al.) 소형 이중선 풀링을위한 Pytorch 구현.
157. FewshotLearning : Pytorch POPING 구현 "소수의 학습을위한 모델로서 최적화"
158. MEPROP : "Meprop : 과적으로 감소한 가속화 된 딥 러닝을위한 스파이 션 백 전파"코드.
159. SFD_PYTORCH : 단일 샷 스케일 비 변수 얼굴 탐지기의 Pytorch 구현.
160. Gradientepisodicmemory : 보석을 사용한 연속 학습 : 그라디언트 에피소드 메모리. https://arxiv.org/abs/1706.08840
161. DeBlurgan : Pytorch Paper DeBlurgan의 구현 : 조건부 적대적 네트워크를 사용한 맹인 모션 디 블러 링.
162. Stargan : Stargan : 다중 도메인 이미지 대 이미지 트랜 화를위한 통합 생성 적대 네트워크.
163. Capsnet-Pytorch : 캡슐 간 NIPS 2017 종이 동적 라우팅의 Pytorch 구현.
164. Condensenet : Condensenet : 학습 그룹 컨볼 루션을 사용한 효율적인 밀도.
165. 심도있는 분기 : 신경망을 통한 이미지 복원은 학습없이.
166. 깊은 헤드 포즈 : 딥 러닝 헤드 포즈 포즈 추정 Pytorch.
167. 무작위-출시 :이 코드에는 "랜덤 지우기 데이터 증강"에 대한 소스 코드가 있습니다.
168. FADERNETWORKS : 페이더 네트워크 : 슬라이딩 속성으로 이미지 조작 -NIPS 2017
169. FLOWNET 2.0 : FLOWNET 2.0 : 깊은 네트워크를 사용한 광학 흐름 추정의 진화
170. pix2pixhd : 조건부 GANS tcwang0509.github.io/pix2pixhd를 사용하여 2048x1024 이미지 합성 및 조작
171. Pytorch-Smoothgrad : Pytorch의 Smoothgrad 구현
172. RETINANET : Pytorch에서 Retinanet 구현.
173. 더 빠른 RCNN.Pytorch :이 프로젝트는 더 빠른 R-CNN 구현으로 더 빠른 R-CNN 객체 감지 모델의 교육을 가속화하는 것을 목표로합니다.
174. Mixup_pytorch : Pytorch의 Pytorch 구현 : Pytorch의 경험적 위험 최소화를 넘어서.
175. inplace_abn : DNN의 메모리 최적화 훈련을위한 내내 활성화 된 배치
176. Pytorch-pose-HG-3D : 3D 인간 포즈 추정을위한 Pytorch 구현
177. NMN-Pytorch : Pytorch의 VQA 용 신경 모듈 네트워크.
178. Bytenet : "선형 시간의 신경 기계 번역"에서 Bytenet의 Pytorch 구현 용지
179. 상향식 변환 -VQA : VQA, 상향식, Pytorch
180. YOLO2-PYTORCH : YOLOV2는 가장 인기있는 1 단계 객체 탐지기 중 하나입니다. 이 프로젝트는 Pytorch를 개발 프레임 워크로 채택하여 생산성을 높이고 ONNX를 활용하여 모델을 Caffe 2로 변환하여 Benifit 엔지니어링 배포로 변환합니다.
181. Reseg-Pytorch : reseg의 pytorch 구현 (arxiv.org/pdf/1511.07053.pdf)
182. 이진-스토 틱-뉴런 : 파이토치의 이진 확률 론적 뉴런.
183. Pytorch-pose-estimation : Pytorch 실시간 다중 개인 포즈 추정 프로젝트의 Pytorch 구현.
184. interaction_network_pytorch : 객체, 관계 및 물리학에 대한 학습을위한 상호 작용 네트워크 구현.
185. Noisynatural Gradient : Pytorch 종이의 구현 "변동 추론으로서의 시끄러운 자연 구배".
186. EWC.Pytorch : James Kirkpatrick et al. Neural Networks 2016에서 치명적인 잊어 버린 극복 (10.1073/pnas.1611835114).
187. PYTORCH-ZSSR : 심층 내부 학습을 사용한 1712.06087의 Pytorch 구현 "Zero-Shot"슈퍼 해상도
188. Deep_IMAGE_PRIOR : Pytorch의 Deep Image Prior (Ulyanov et al., 2017)의 이미지 재구성 방법 구현.
189. Pytorch-Transformer : Pytorch주의 구현이 필요합니다.
190. Deeprl-grounding : 이것은 작업 중심 언어 접지를위한 AAAI-18 용지 게이팅-입장 아키텍처의 Pytorch 구현입니다.
191. Deep-Forecast-Pytorch : pytorch에서 lstms를 사용한 풍속 예측 (arxiv.org/pdf/1707.08110.pdf)
192. Cat-Net : 표준 외관 변환
193. Minimal_Glo : 논문에서 생성 잠재적 최적화의 최소 Pytorch 구현 "생성 네트워크의 잠재적 공간 최적화"
194. LearningTocompare-Pytorch : 종이를위한 Pytorch 구현 : 비교 학습 : 소수의 학습을위한 관계 네트워크.
195. Poincare-embeddings : NIPS-17 논문의 Pytorch 구현 "계층 적 표현 학습을위한 Poincaré 임베드".
196. Pytorch-Trpo (Hessian-Vector Product 버전) : 유한 차이 근사 대신 정확한 Hessian-Vector 제품을 갖춘 "Trust Region Policy Optimization (TRPO)"의 Pytorch 구현입니다.
197. ggnn.pytorch : 게이트 그래프 시퀀스 신경망 (GGNN)의 Pytorch 구현.
198. Visual-Interaction-Networks-Pytorch : Pytorch를 사용한 Deepmind Visual Interaction Networks Paper의 구현입니다.
199. 적대적 패치 : Pytorch Adversarial Patch의 구현.
200. Pytorch에서 소수의 샷 학습 (arxiv.org/abs/1703.05175)을위한 프로토 타입 네트워크 구현 프로토 타입-networks-for-shot-learning-pytorch :
201. Pytorch에서 Visual-Feature-Attribution-Wasserstein-Gans-Pytorch : Pytorch에서 Wasserstein Gans (arxiv.org/abs/1711.08998)를 사용한 시각적 기능 속성 구현.
202. PhotographicimagesSynthesiss와 함께 CASCADEDREFINEMENTWORKS -PYTORCH : 계단식 정제 네트워크를 사용한 사진 이미지 합성 -Pytorch 구현
203. ENAS-PYTORCH : "매개 변수 공유를 통한 효율적인 신경 아키텍처 검색"의 Pytorch 구현.
204. 신경 이미지 평가 : 신경 이미지 평가의 Pytorch 구현.
205. ProxProp : 근위 역전 - 명백한 그라디언트 단계 대신 암시적인 신경망 훈련 알고리즘.
206. FastPhotostyle : Photorealistic Image Stylization을위한 폐쇄 형식 솔루션
207. 심해 분석-파이토치 : Pytorch를 기반으로 한 심해 분석의 파이썬 구현.
208. Person-Reid_pytorch : Person Reid를위한 Pytorch.
209. Pt-dilate-RNN : Pytorch에서 확장 된 RNN.
210. Pytorch-i-Revnet : I-Revnets의 Pytorch 구현.
211. 오르토넷 : 직교 다항식을 생성하기위한 텐서 플로 및 파이토치 층.
212. DRRN-PYTORCH : 슈퍼 해상도를위한 심층 재귀 잔차 네트워크 구현, CVPR 2017
213. Shampoo.pytorch : 샴푸 구현.
214. 신경 이미지 평가 2 : 신경 이미지 평가의 파이토치 구현.
215. TCN : 시퀀스 모델링 벤치 마크 및 시간적 컨볼 루션 네트워크 LocusLab/TCN
216. DCC :이 저장소에는 깊은 연속 클러스터링 용지의 결과를 재현하기위한 소스 코드와 데이터가 포함되어 있습니다.
217. PACKNET : PackNet 코드 : 반복적 인 가지 치기 arxiv.org/abs/1711.05769를 통해 단일 네트워크에 여러 작업을 추가합니다.
218. pytorch-progressive_growing_of_gans : 품질, 안정성 및 변동을 향상시키기 위해 GAN의 점진적 성장의 Pytorch 구현.
219. NonAuto-NMT : "비 유해한 신경 기계 번역"의 Pytorch 구현
220. Pytorch-Gan : 생성 적대적 네트워크의 Pytorch 구현.
221. Pytorchwavelets : Torrence and Compo에서 발견 된 웨이블릿 분석의 Pytorch 구현 (1998)
222. Pytorch-Made : Pytorch에서 Made (마스크 자동 인코더 밀도 추정) 구현
223. VRNN : 순차 데이터에 대한 재발 잠재 변수 모델로부터 변형 RNN (VRNN)의 Pytorch 구현.
224. 흐름 : ICLR 2018 신체 프로세스를위한 논문 딥 러닝의 Pytorch 구현 : 사전 과학 지식 통합.
225. DeepVoice3_pytorch : 컨볼 루션 네트워크 기반 텍스트 음성 연석 합성 모델의 Pytorch 구현
226. PSMM : Stephen Merity et al.
227. Tacotron2 : 타코트론 2- 시간보다 빠른 추론을 가진 파이터 구현.
228. ACCSGD : 가속화 된 SGD 알고리즘의 Pytorch 코드를 구현합니다.
229. QANET-PYTORCH : Pytorch와의 Qanet 구현 (1080TI 카드에서 20 시간 동안 20 시간 동안 20 시간 동안 EM/F1 = 70.5/77.2.)
230. 운송 : Convolutional 2D 지식 그래프 임베드
231. 구조적-펠트-instention : 논문의 구현 ICLR 2017 : arxiv.org/abs/1703.03130에 게시 된 구조화 된 자기 문장 문장 임베딩.
232. 그래프 세이지-간단한 : 그래프에 대한 간단한 참조 구현.
233. Detectron.pytorch : Detectron의 Pytorch 구현. 처음부터의 훈련과 사전에 전해진 디스크 론 가중치에서 직접 추론 할 수 있습니다.
234. R2Plus1D-Pytorch : 논문에 설명 된 R2Plus1D Convolution 기반 RESNET 아키텍처의 Pytorch 구현 ""행동 인식을위한 시공간 컨볼 루전을 자세히 살펴보십시오 ".
235. STACKNN : 신경망에서 사용하기위한 차별적 인 스택의 Pytorch 구현.
236. Translagent : 다중 에이전트 커뮤니케이션에서 출현 번역을위한 코드.
237. BAR-VQA : 시각적 질문 답변을위한 이중선주의 네트워크.
238. Pytorch-Openai-Transformer-LM : Alec Radford, Karthik Narasimhan, Tim Salimans 및 Ilya Sutskever의 Alec Radford, Karthik Narasimhan, Tim Salimans 및 Ilya Sutskever의 Openai의 논문 "생성 사전 훈련에 의한 언어 이해 향상"이 제공된 Tensorflow 코드의 Pytorch 구현입니다.
239. T2F : 딥 러닝을 사용한 텍스트 대면 세대. 이 프로젝트는 텍스트 설명에서 얼굴을 종합하기 위해 최근 두 가지 아키텍처 Stackgan과 Progan을 결합합니다.
240. PYTORCH- FID : Fréchet Inception 거리 (FID 점수)에서 Pytorch의 항구
241. VAE_VPFLOWS : 볼록한 조합 선형 IAF 및 가구의 흐름, JM Tomczak & M. Welling jmtomczak.github.io/deebmed.html에 대한 Pytorch의 코드
242. CORKCONV-PYTORCH : 'Convolutional Neural Networks 및 CoordConv Solution'Paper의 흥미로운 실패에 도입 된 CoordConv의 Pytorch 구현. (arxiv.org/pdf/1807.03247.pdf)
243. SDPoint : CVPR 2018에 게시 된 "비용 조정 가능한 추론 및 컨볼 루션 네트워크에서의 정규화 개선을위한 확률 적 다운 샘플링 구현".
244. Srdensenet-Pytorch : Srdensenet-Pytorch 밸런스 (ICCV_2017)
245. gan_stability : 종이에 대한 코드 "GAN을위한 훈련 방법이 실제로 수렴 하는가? (ICML 2018)"
246. Mask-RCNN : Mask RCNN의 아키텍처의 Pytorch 구현은 Pytorch와의 작업을 소개하는 역할을합니다.
247. Pytorch-Coviar : 압축 비디오 액션 인식
248. pnasnet.pytorch : imagenet에서 pnasnet-5의 Pytorch 구현.
249. NALU-PYTORCH : 신경 산술 로직 단위에서 NAC/NALU의 기본 Pytorch 구현 arxiv.org/pdf/1808.00508.pdf
250. lola_dice : 주사위 (arxiv.org/abs/1802.05098)를 사용하여 lola (arxiv.org/abs/1709.04326)의 pytorch 구현
251. "신경 장면 표현 및 렌더링"에 설명 된대로 Pytorch의 생성 쿼리 네트워크 -Pytorch : Pytorch의 생성 쿼리 네트워크 (GQN)
252. Pytorch_hmax : Pytorch의 Hmax 비전 모델 구현.
253. FCN-PYTORCHEASEASEST : FCN의 가장 쉽고 유행하는 Pytorch 구현 (완전 컨볼어 관련 네트워크)을 구현하려고합니다.
254. 트랜스 듀서 : Pytorch 바인딩을 사용한 빠른 서열 트랜스 듀서 구현.
255. Avo-Pytorch : Pytorch에서의 적대적 변형 최적화 구현.
256. HCN-PYTORCH : {행동 인식 및 계층 적 집계를 이용한 검출을 위해 골격 데이터로부터의 동시 발생 기능 학습}의 Pytorch 재 구현}.
257. 바이너리-레즈넷 : McDonnel (ICLR 2018)의 1 비트 가중치가있는 넓은 잔류 네트워크의 Pytorch 구현
258. Piggyback : Piggyback 코드 : 가중치를 마스킹하는 법을 배우면 단일 네트워크를 여러 작업에 적응시켜 arxiv.org/abs/1801.06519
259. VID2VID : 고해상도 (예 : 2048x1024) 사진-비디오 대비권 변환 방법의 Pytorch 구현.
260. Poisson-Convolution-Sum : Poisson 가중 송금의 무한한 합을 구현합니다
261. TBD-NETS : "설계에 의한 투명성 : 시각적 추론에서 성능과 해석 성 사이의 격차를 닫는 Pytorch 구현"arxiv.org/abs/1803.05268
262. ATTN2D : 광범위한주의 : 서열-시퀀스 예측을위한 2D 컨볼 루션 네트워크
263. YOLOV3 : YOLOV3 : pytorch pjreddie.com/darknet/yolo의 훈련 및 추론
264. Deep-Dream-in-Pytorch : Deepdream 컴퓨터 비전 알고리즘의 Pytorch 구현.
265. Pytorch-Flows : 밀도 추정을위한 알고리즘 구현
266. Quantile-Regression-dqn-Pytorch : Quantile 회귀 dqn 최소 작업 예
267. 관계형 RNN-Pytorch : Pytorch에서 DeepMind의 관계형 반복 신경망 구현.
268. dextr-pytorch : 깊은 극단적 인 컷 http://www.vision.ee.ethz.ch/~cvlsegmentation/dextr
269. pytorch_gbw_lm : Google Billion Word 데이터 세트의 Pytorch 언어 모델.
270. PYTORCH-NCE : Pytorch로 작성된 SoftMax 출력에 대한 소음 대조 추정
271. 생성 모델 : VAE, BIRVAE, NSGAN, MMGGAN, WGAN, WGANGP, LSGAN, DRAGAN, 시작, RAGAN, InfoGan, FGAN, Fishergan의 주석이 달성되고 이해 가능하며 시각적으로 해석 가능한 Pytorch 구현.
272. CONCNET-AIG : 적응 형 추론 그래프가있는 컨볼 루션 네트워크를위한 Pytorch 구현.
273. Integrated-Gradient-Pytorch : 이것은 논문의 Pytorch 구현입니다-심층 네트워크에 대한 공리 속성.
274. Malconv-Pytorch : Malconv의 Pytorch 구현.
275. Trellisnet : 시퀀스 모델링을위한 Trellis 네트워크
276. 깊은 다중 에이전트 강화 학습과 의사 소통하는 학습 : Pytorch Dep Multi-Agent 강화 학습 논문과 의사 소통하는 학습 구현.
277. pnn.pytorch : cvpr'18의 Pytorch 구현 - 교란 신경 네트워크 http://xujuefei.com/pnn.html.
278. face_attention_network : 얼굴주의 네트워크에 설명 된 얼굴주의 네트워크의 Pytorch 구현 : 폐색 된 얼굴을위한 효과적인 얼굴 탐지기.
279. WaveGlow : 음성 합성을위한 흐름 기반 생성 네트워크.
280. DeepFloat :이 저장소에는 SystemVerilog RTL, C ++, HLS (Intel FPGA OpenCL, RTL 코드 랩) 및 Python이 "딥 러닝을위한 부동 소수점을 다시 생각하는"수치 결과를 재현하는 데 필요한 Python이 포함되어 있습니다.
281. EPSR : 향상된 지각 수퍼 해상도 네트워크를 사용하여 지각 방수 트레이드 오프 분석의 Pytorch 구현. 이 작품은 ECCV 2018의 일환으로 개최 된 PIMB2018-SR 대회 (지역 1)에서 1 위를 차지했습니다.
282. Clarinet : Clarinet arxiv.org/abs/1807.07281의 Pytorch 구현
283. Pytorch-Pretraind-Bert : Google의 미리 훈련 된 모델을로드하기위한 스크립트가있는 Google AI의 Bert 모델의 Pytorch 버전
284. Torch_waveglow : Waveglow의 Pytorch 구현 : 음성 합성을위한 흐름 기반 생성 네트워크.
285. 3DDFA : Pytorch는 TPAMI 2017의 재 구현을 개선했습니다. 논문 : 전체 포즈 범위의 얼굴 정렬 : 3D 총 솔루션.
286. LOSS-LANDSCAPE : 신경망의 손실 환경을 시각화하기위한 Loss-Landscape 코드.
287. FAMOS : Pytorch이 논문의 구현 "구식 또는 페인트를 복사하십시오. (비) 파라 메트릭 이미지 양식화에 대한 적대적인 프레임 워크를 복사하십시오.
288. back2future.pytorch : 이것은 Janai, J., Güney, F., Ranjan, A., Black, M. 및 Geiger, A., 폐색을 통한 다중 프레임 광학 흐름에 대한 감독되지 않은 학습의 Pytorch 구현입니다. ECCV 2018.
289. FFTNET : FFTNET VOCODE 용지의 비공식 구현.
290. faceboxes.pytorch : 페이스 박스의 Pytorch 구현.
291. Transformer-XL : Transformer-XL : 고정 길이 Contexthttps : //github.com/kimiyoung/transformer-xl 이외의 세심한 언어 모델
292. Associative_compression_networks : 표현 학습을위한 연관성 압축 네트워크.
293. fluidnet_cxx : fluidnet은 Aten 텐서 lib와 함께 다시 작성했습니다.
294. Pytorch와의 심도 강화 학습-알코리즘 :이 저장소에는 심층 강화 학습 알고리즘의 Pytorch 구현이 포함되어 있습니다.
295. Shufflenet-V2-Pytorch : 이것은 FacePlusplus의 Shufflenet-V2의 Pytorch 구현입니다.
296. Graphwavelneuralnetwork : 이것은 그래프 웨이블릿 신경망의 Pytorch 구현입니다. ICLR 2019.
297. 주의 워크 : 이것은 The Watch Your Step의 Pytorch 구현입니다 : 그래프주의를 통한 노드 임베딩 학습. NIPS 2018.
298. SGCN : 이것은 서명 된 그래프 컨볼 루션 네트워크의 Pytorch 구현입니다. ICDM 2018.
299. Sine : 이것은 Sine의 Pytorch 구현 : 확장 가능한 불완전한 네트워크 임베딩입니다. ICDM 2018.
300. GAM : 이것은 구조적 관심을 사용하여 그래프 분류의 Pytorch 구현입니다. KDD 2018.
301. 신경 스타일 -PT : Justin Johnson의 신경 스타일의 Pytorch 구현.
302. 터커 : 터커 : 지식 그래프 완성을위한 텐서 인수 화.
303. PYTORCH-PRUNES : 가지 치기 신경망 : 새싹에 담을 시간입니까?
304. SimGNN: SimGNN: A Neural Network Approach to Fast Graph Similarity Computation.
305. Character CNN: PyTorch implementation of the Character-level Convolutional Networks for Text Classification paper.
306. XLM: PyTorch original implementation of Cross-lingual Language Model Pretraining.
307. DiffAI: A provable defense against adversarial examples and library for building compatible PyTorch models.
308. APPNP: Combining Neural Networks with Personalized PageRank for Classification on Graphs. ICLR 2019.
309. NGCN: A Higher-Order Graph Convolutional Layer. NeurIPS 2018.
310. gpt-2-Pytorch: Simple Text-Generator with OpenAI gpt-2 Pytorch Implementation
311. Splitter: Splitter: Learning Node Representations that Capture Multiple Social Contexts. (WWW 2019).
312. CapsGNN: Capsule Graph Neural Network. (ICLR 2019).
313. BigGAN-PyTorch: The author's officially unofficial PyTorch BigGAN implementation.
314. ppo_pytorch_cpp: This is an implementation of the proximal policy optimization algorithm for the C++ API of Pytorch.
315. RandWireNN: Implementation of: "Exploring Randomly Wired Neural Networks for Image Recognition".
316. Zero-shot Intent CapsNet: GPU-accelerated PyTorch implementation of "Zero-shot User Intent Detection via Capsule Neural Networks".
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321. NVIDIA/semantic-segmentation: A PyTorch Implementation of Improving Semantic Segmentation via Video Propagation and Label Relaxation, In CVPR2019.
322. ClusterGCN: A PyTorch implementation of "Cluster-GCN: An Efficient Algorithm for Training Deep and Large Graph Convolutional Networks" (KDD 2019).
323. NVlabs/DG-Net: A PyTorch implementation of "Joint Discriminative and Generative Learning for Person Re-identification" (CVPR19 Oral).
324. NCRF: Cancer metastasis detection with neural conditional random field (NCRF)
325. pytorch-sift: PyTorch implementation of SIFT descriptor.
326. brain-segmentation-pytorch: U-Net implementation in PyTorch for FLAIR abnormality segmentation in brain MRI.
327. glow-pytorch: PyTorch implementation of Glow, Generative Flow with Invertible 1x1 Convolutions (arxiv.org/abs/1807.03039)
328. EfficientNets-PyTorch: A PyTorch implementation of EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks.
329. STEAL: STEAL - Learning Semantic Boundaries from Noisy Annotations nv-tlabs.github.io/STEAL
330. EigenDamage-Pytorch: Official implementation of the ICML'19 paper "EigenDamage: Structured Pruning in the Kronecker-Factored Eigenbasis".
331. Aspect-level-sentiment: Code and dataset for ACL2018 paper "Exploiting Document Knowledge for Aspect-level Sentiment Classification"
332. breast_cancer_classifier: Deep Neural Networks Improve Radiologists' Performance in Breast Cancer Screening arxiv.org/abs/1903.08297
333. DGC-Net: A PyTorch implementation of "DGC-Net: Dense Geometric Correspondence Network".
334. universal-triggers: Universal Adversarial Triggers for Attacking and Analyzing NLP (EMNLP 2019)
335. Deep-Reinforcement-Learning-Algorithms-with-PyTorch: PyTorch implementations of deep reinforcement learning algorithms and environments.
336. simple-effective-text-matching-pytorch: A pytorch implementation of the ACL2019 paper "Simple and Effective Text Matching with Richer Alignment Features".
337. Adaptive-segmentation-mask-attack (ASMA): A pytorch implementation of the MICCAI2019 paper "Impact of Adversarial Examples on Deep Learning Models for Biomedical Image Segmentation".
338. NVIDIA/unsupervised-video-interpolation: A PyTorch Implementation of Unsupervised Video Interpolation Using Cycle Consistency, In ICCV 2019.
339. Seg-Uncertainty: Unsupervised Scene Adaptation with Memory Regularization in vivo, In IJCAI 2020.
340. pulse: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models
341. distance-encoding: Distance-Encoding - Design Provably More PowerfulGNNs for Structural Representation Learning.
342. Pathfinder Discovery Networks: Pathfinder Discovery Networks for Neural Message Passing.
343. PyKEEN: A Python library for learning and evaluating knowledge graph embeddings.
344. SSSNET: Official implementation of the SDM2022 paper "SSSNET: Semi-Supervised Signed Network Clustering".
345. MagNet: Official implementation of the NeurIPS2021 paper "MagNet: A Neural Network for Directed Graphs".
346. Semantic Search: Latest in the field of neural information retrieval / semantic search.

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Pytorch elsewhere

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