Top Deep Learning
1.0.0
다음은 별 수를 기준으로 정렬된 상위 200개 딥 러닝 Github 리포지토리 목록입니다. Github 검색 API에 사용된 쿼리는 다음과 같습니다.
deep-learning OR CNN OR RNN OR "convolutional neural network" OR "recurrent neural network"
최신 딥 러닝 Github 리포지토리는 여기에서 찾을 수 있습니다.
날짜: 2020년 2월 2일과 2019년 9월 1일 비교
참고: 이 내용은 정기적으로 업데이트됩니다.
포스 | 이름 | 설명 | 언어 | 별 | 포크 | |
---|---|---|---|---|---|---|
➖ | 1 | 텐서플로우 | 모두를 위한 오픈 소스 머신 러닝 프레임워크 | C++ | 140574 | 79704 |
➖ | 2 | 케라스 | 인간을 위한 딥러닝 | 파이썬 | 46627 | 17671 |
➖ | 3 | opencv | 오픈 소스 컴퓨터 비전 라이브러리 | C++ | 41817 | 32255 |
⬆️1 | 4 | DeepLearning-500-질문 | 딥 러닝에 관한 500가지 질문은 확률 지식, 선형 대수, 머신 러닝, 딥 러닝, 컴퓨터 비전 등 일반적으로 핫이슈를 질문과 답변 형식으로 설명하여 도움이 필요한 독자와 여러분에게 도움이 됩니다. 이 책은 18개 장으로 구성되어 있으며 500,000개 이상의 단어로 구성되어 있습니다. 책의 수준이 제한되어 있으므로 독자 여러분의 부족한 점에 대한 비판과 수정을 부탁드립니다. 계속하려면... 협력에 관심이 있는 경우 [email protected]으로 문의하세요. 모든 권리를 침해하면 기소될 것입니다. 2018.06 | 없음 | 36349 | 11201 |
1 | 5 | TensorFlow-예제 | 초보자를 위한 TensorFlow 튜토리얼 및 예제(TF v1 및 v2 지원) | 주피터 노트북 | 36173 | 13657 |
➖ | 6 | 파이토치 | 강력한 GPU 가속 기능을 갖춘 Python의 텐서 및 동적 신경망 | C++ | 35719 | 8990 |
➖ | 7 | 카페 | Caffe: 딥 러닝을 위한 빠른 개방형 프레임워크입니다. | C++ | 29775 | 18028 |
⬆️4 | 8 | 얼굴 교환 | 모두를 위한 딥페이크 소프트웨어 | 파이썬 | 28863 | 9258 |
? | 9 | 100일 분량의 ML 코드 | 100일 ML 코딩 | 파이썬 | 27766 | 6943 |
1 | 10 | deeplearningbook-중국어 | 딥러닝 도서 중국어 번역 | 텍스 | 27753 | 8098 |
1 | 11 | 딥러닝-논문-읽기-로드맵 | 이 놀라운 기술을 배우고 싶어하는 모든 사람을 위한 딥 러닝 논문 읽기 로드맵입니다! | 파이썬 | 25457 | 5818 |
? | 12 | 실용적인 AI | 머신러닝에 대한 실용적인 접근 방식입니다. | 주피터 노트북 | 23437 | 4171 |
2 | 13 | 소프트웨어 엔지니어를 위한 기계 학습 | 머신러닝 엔지니어가 되기 위한 공부를 위한 완벽한 일일 계획입니다. | 없음 | 23326 | 5466 |
⬆️2 | 14 | Ai학습 | AiLearning: 기계 학습 - MachineLearning - ML, 딥 러닝 - DeepLearning - DL, 자연어 처리 NLP | 파이썬 | 22923 | 7996 |
2 | 15 | 디텍트론 | Mask R-CNN 및 RetinaNet과 같은 널리 사용되는 알고리즘을 구현하는 객체 감지 연구를 위한 FAIR의 연구 플랫폼입니다. | 파이썬 | 22754 | 5016 |
1 | 16 | 멋진 딥러닝 논문 | 가장 많이 인용되는 딥러닝 논문 | 텍스 | 20574 | 3987 |
⬆️1 | 17 | 핸슨-ml | Scikit-Learn 및 TensorFlow를 사용하여 Python의 기계 학습 및 딥 러닝의 기본 사항을 안내하는 Jupyter Notebook 시리즈입니다. | 주피터 노트북 | 18622 | 10022 |
1 | 18 | 인큐베이터-mxnet | Python, R, Julia, Scala, Go, Javascript 등을 위한 동적 돌연변이 인식 Dataflow Dep Scheduler를 갖춘 가볍고 휴대 가능하며 유연한 분산/모바일 딥 러닝 | 파이썬 | 18344 | 6528 |
⬆️1 | 19 | 데이터 과학-ipython-노트북 | 데이터 과학 Python 노트북: 딥 러닝(TensorFlow, Theano, Caffe, Keras), scikit-learn, Kaggle, 빅 데이터(Spark, Hadoop MapReduce, HDFS), matplotlib, pandas, NumPy, SciPy, Python 필수 항목, AWS 및 다양한 명령 윤곽. | 파이썬 | 17947 | 5528 |
⬆️1 | 20 | 파타이 | fastai 딥 러닝 라이브러리와 강의 및 튜토리얼 | 주피터 노트북 | 17001 | 6029 |
2 | 스물하나 | CNTK | 오픈 소스 딥 러닝 툴킷인 CNTK(Microsoft Cognitive Toolkit) | C++ | 16658 | 4420 |
➖ | 스물 둘 | 다크넷 | 컨볼루셔널 신경망 | 기음 | 16203 | 10402 |
⬆️15 | 스물셋 | d2l-zh | "Hands-on Deep Learning": 중국 독자들을 위해 실행하고 토론할 수 있습니다. 영어 버전은 Berkeley의 "Deep Learning 입문" 교과서입니다. | 파이썬 | 15910 | 4061 |
⬆️1 | 스물넷 | 열린 자세 | OpenPose: 신체, 얼굴, 손, 발 추정을 위한 실시간 다중 인물 키포인트 감지 라이브러리 | C++ | 15825 | 4682 |
2 | 25 | 스파시 | ? Python 및 Cython을 사용한 업계 최고의 자연어 처리(NLP) | 파이썬 | 15643 | 2755 |
➖ | 26 | 마스크_RCNN | Keras 및 TensorFlow에서 객체 감지 및 인스턴스 분할을 위한 마스크 R-CNN | 파이썬 | 15583 | 7251 |
⬆️4 | 27 | ML-처음부터 | 처음부터 기계 학습. 접근성에 초점을 맞춘 기계 학습 모델 및 알고리즘의 기본 NumPy 구현입니다. 선형 회귀에서 딥 러닝까지 모든 것을 다루는 것을 목표로 합니다. | 파이썬 | 15327 | 2935 |
⬆️2 | 28 | 파이토치 튜토리얼 | 딥 러닝 연구자를 위한 PyTorch 튜토리얼 | 파이썬 | 15314 | 4813 |
⬆️62 | 29 | 실시간 음성 복제 | 5초 안에 음성을 복제하여 실시간으로 임의의 음성 생성 | 파이썬 | 15014 | 2651 |
2 | 30 | 100일 분량의 ML 코드 | 100일 ML 코드 중국어 버전 | 주피터 노트북 | 14977 | 4170 |
4 | 31 | 굉장한 딥 러닝 | 멋진 딥 러닝 튜토리얼, 프로젝트 및 커뮤니티의 엄선된 목록입니다. | 없음 | 14565 | 4592 |
8 | 32 | 강의 | Oxford Deep NLP 2017 과정 | 없음 | 14411 | 3477 |
4 | 33 | TensorFlow 과정 | 간단하고 즉시 사용 가능한 TensorFlow 튜토리얼 | 파이썬 | 13938 | 2782 |
2 | 34 | Qix | 머신러닝, 딥러닝, PostgreSQL, 분산 시스템, Node.Js, Golang | 없음 | 13091 | 4701 |
2 | 35 | 치트시트-ai | 딥 러닝 및 머신 러닝 연구자를 위한 필수 치트 시트 https://medium.com/@kailashahirwar/essential-cheat-sheets-for-machine-learning-and-deep-learning-researchers-efb6a8ebd2e5 | 없음 | 13068 | 3175 |
2 | 36 | 열린 얼굴 | 심층 신경망을 이용한 얼굴 인식. | 루아 | 13043 | 3260 |
⬆️2 | 37 | 딥스피치 | Baidu DeepSpeech 아키텍처의 TensorFlow 구현 | C++ | 12951 | 2417 |
2 | 38 | tfjs | ML 모델 학습 및 배포를 위한 WebGL 가속 JavaScript 라이브러리입니다. | 타입스크립트 | 12566 | 1040 |
4 | 39 | 스크린샷을 코드로 | 디자인 모형을 정적 웹사이트로 변환하는 신경망입니다. | HTML | 12397 | 1226 |
⬆️49 | 40 | 딥페이스랩 | DeepFaceLab은 딥 페이크를 만드는 최고의 소프트웨어입니다. | 파이썬 | 12237 | 2802 |
⬆️13 | 41 | 딥러닝 모델 | 다양한 딥 러닝 아키텍처, 모델, 팁 모음 | 주피터 노트북 | 11483 | 2678 |
5 | 42 | 딥러닝4j | Eclipse Deeplearning4j, ND4J, DataVec 등 - GPU + Spark를 사용한 Java/Scala용 딥 러닝 및 선형 대수학 | 자바 | 11454 | 4803 |
2 | 43 | 멋진 데이터과학 | 실제 문제를 배우고 적용할 수 있는 멋진 데이터 과학 저장소입니다. | 없음 | 10992 | 3237 |
⬆️6 | 44 | pytorch-CycleGAN-and-pix2pix | PyTorch의 이미지-이미지 변환 | 파이썬 | 10911 | 3141 |
5 | 45 | pix2code | pix2code: 그래픽 사용자 인터페이스에서 코드 생성 스크린샷 | 파이썬 | 10709 | 1160 |
4 | 46 | 신경망과 딥러닝 | 내 책 "신경망과 딥러닝"의 코드 샘플 | 파이썬 | 10687 | 5046 |
3 | 47 | 외륜 | PArallel Distributed Deep Learning: 산업 실습의 기계 학습 프레임워크("Flying Paddle" 핵심 프레임워크, 딥 러닝 및 기계 학습 고성능 독립 실행형, 분산 교육 및 크로스 플랫폼 배포) | C++ | 10676 | 2823 |
⬆️4 | 48 | nndl.github.io | Qiu Xipeng의 "신경망과 딥러닝" | HTML | 10517 | 2356 |
⬆️14 | 49 | 레이 | 분산 애플리케이션을 구축하고 실행하기 위한 빠르고 간단한 프레임워크인 Ray는 확장 가능한 강화 학습 라이브러리인 RLlib와 확장 가능한 하이퍼파라미터 튜닝 라이브러리인 Tune과 함께 패키지되어 있습니다. | 파이썬 | 10248 | 1484 |
⬆️32 | 50 | 파이토치 핸드북 | pytorch 핸드북은 딥 러닝 개발 및 연구를 위해 PyTorch를 사용하려는 사람들이 빠르게 시작하도록 돕는 것을 목표로 하는 오픈 소스 책입니다. 여기에 포함된 Pytorch 튜토리얼은 모두 테스트되었으며 성공적으로 실행되도록 보장됩니다. | 주피터 노트북 | 10163 | 3056 |
8 | 51 | 패스트포토스타일 | 스타일 전송, 딥러닝, 기능 변환 | 파이썬 | 10052 | 1041 |
⬆️3 | 52 | 페이스넷 | Tensorflow를 사용한 얼굴 인식 | 파이썬 | 9965 | 4055 |
7 | 53 | char-rnn | Torch의 문자 수준 언어 모델을 위한 다층 순환 신경망(LSTM, GRU, RNN) | 루아 | 9953 | 2370 |
5 | 54 | 기계 학습 튜토리얼 | 기계 학습 및 딥 러닝 자습서, 기사 및 기타 리소스 | 없음 | 9920 | 3029 |
10 | 55 | 컨브넷 | 브라우저에서 컨볼루셔널 신경망(또는 일반 신경망)을 훈련하는 Javascript의 딥 러닝. | 자바스크립트 | 9888 | 1976년 |
3 | 56 | 스탠포드-cs-229-기계 학습 | Stanford의 CS 229 기계 학습을 위한 VIP 치트시트 | 없음 | 9888 | 2402 |
9 | 57 | 신경 강화 | 딥 러닝을 사용한 이미지용 초해상도. | 파이썬 | 9868 | 1118 |
? | 58 | nsfw_data_scraper | NSFW 이미지 분류기 교육을 목적으로 이미지 데이터를 집계하는 스크립트 모음 | 껍데기 | 9853 | 2605 |
1 | 59 | 굉장한-nlp | 자연어 처리(NLP) 전용으로 엄선된 리소스 목록 | 없음 | 9846 | 1822년 |
13 | 60 | 기계 학습에 뛰어들다 | Python Jupyter 노트북과 scikit-learn을 사용하여 머신러닝에 대해 알아보세요! | 없음 | 9786 | 1817년 |
? | 61 | 스플리터 | 사전 훈련된 모델을 포함한 Deezer 소스 분리 라이브러리. | 파이썬 | 9752 | 853 |
⬆️6 | 62 | 라벨 이미지 | ?️ LabelImg는 그래픽 이미지 주석 도구이자 이미지의 라벨 개체 경계 상자입니다. | 파이썬 | 9635 | 3282 |
3 | 63 | 텐서2텐서 | 딥 러닝에 대한 접근성을 높이고 ML 연구를 가속화하도록 설계된 딥 러닝 모델 및 데이터 세트 라이브러리입니다. | 파이썬 | 9522 | 2456 |
8 | 64 | 사이클GAN | 그림에서 사진을 생성하고, 말을 얼룩말로 바꾸고, 스타일 전송 등을 수행할 수 있는 소프트웨어입니다. | 루아 | 9419 | 1575년 |
6 | 65 | 스탠포드-텐서플로우-튜토리얼 | 이 저장소에는 Stanford 과정인 TensorFlow for Deep Learning Research에 대한 코드 예제가 포함되어 있습니다. | 파이썬 | 9377 | 4273 |
15 | 66 | tflearn | TensorFlow용 상위 수준 API를 갖춘 딥 러닝 라이브러리입니다. | 파이썬 | 9363 | 2396 |
⬆️2 | 67 | Python 노트북을 이용한 딥러닝 | "Deep Learning with Python" 책의 코드 샘플을 위한 Jupyter Notebook | 주피터 노트북 | 9349 | 4607 |
11 | 68 | 투리크리에이트 | Turi Create는 맞춤형 기계 학습 모델 개발을 단순화합니다. | C++ | 9331 | 949 |
⬆️7 | 69 | 배우다opencv | OpenCV 알아보기: C++ 및 Python 예제 | 주피터 노트북 | 9264 | 6080 |
⬆️1 | 70 | DeOldify | 오래된 이미지(및 비디오!)를 색칠하고 복원하기 위한 딥러닝 기반 프로젝트 | 주피터 노트북 | 8949 | 988 |
⬆️2 | 71 | 멋진 파이토치 목록 | 다양한 모델, 구현, 도우미 라이브러리, 튜토리얼 등 github에 있는 pytorch 관련 콘텐츠의 포괄적인 목록입니다. | 없음 | 8917 | 1954년 |
6 | 72 | DeepCreamPy | 심층 신경망을 사용하여 헨타이 검열 제거 | 파이썬 | 8874 | 961 |
11 | 73 | 굉장한 딥 비전 | 컴퓨터 비전을 위한 선별된 딥 러닝 리소스 목록 | 없음 | 8842 | 2586 |
7 | 74 | 빠른 스타일 전송 | 빠른 스타일 전송을 위한 TensorFlow CNN ⚡??? | 파이썬 | 8667 | 2160 |
10 | 75 | 효과적인Tensorflow | TensorFlow 1.x 및 2.x 튜토리얼과 모범 사례. | 없음 | 8566 | 964 |
15 | 76 | tfjs-코어 | WebGL 가속 ML // 선형 대수학 // JavaScript의 자동 미분. | 타입스크립트 | 8561 | 988 |
5 | 77 | dlib | C++로 실제 기계 학습 및 데이터 분석 애플리케이션을 만들기 위한 툴킷 | C++ | 8546 | 2547 |
➖ | 78 | 호로보드 | TensorFlow, Keras, PyTorch 및 Apache MXNet용 분산 학습 프레임워크입니다. | 파이썬 | 8517 | 1330 |
15 | 79 | 카페2 | Caffe2는 가볍고 모듈식이며 확장 가능한 딥 러닝 프레임워크입니다. | 껍데기 | 8482 | 2096 |
1 | 80 | conv_arithmetic | 딥러닝 맥락에서 컨볼루션 산술에 대한 기술 보고서 | 텍스 | 8169 | 1591 |
11 | 81 | 소네트 | TensorFlow 기반 신경망 라이브러리 | 파이썬 | 8138 | 1182 |
2 | 82 | 엔씨엔엔 | ncnn은 모바일 플랫폼에 최적화된 고성능 신경망 추론 프레임워크입니다. | C++ | 8071 | 2128 |
⬆️1 | 83 | 이미지 | 기계 학습 실험을 위한 이미지 확대. | 파이썬 | 8013 | 1603 |
9 | 84 | TensorFlow-튜토리얼 | YouTube 동영상을 통한 TensorFlow 튜토리얼 | 주피터 노트북 | 8007 | 3922 |
8 | 85 | libface탐지 | 이미지의 얼굴 감지를 위한 오픈 소스 라이브러리는 얼굴 감지 속도가 1500FPS에 달할 수 있습니다. | C++ | 7971 | 2267 |
5 | 86 | 알렌프 | PyTorch를 기반으로 구축된 오픈 소스 NLP 연구 라이브러리입니다. | 파이썬 | 7949 | 1707 |
13 | 87 | ML알고리즘 | 기계 학습 알고리즘 구현의 최소한의 깨끗한 예 | 파이썬 | 7907 | 1424 |
⬆️5 | 88 | 네트론 | 신경망, 딥 러닝, 머신 러닝 모델용 시각화 장치 | 자바스크립트 | 7882 | 959 |
⬆️1 | 89 | 모양 | 기계 학습 모델의 결과를 설명하기 위한 게임 이론적 접근 방식입니다. | 주피터 노트북 | 7792 | 1091 |
5 | 90 | 온앤엑스 | 개방형 신경망 교환 | 퓨어베이직 | 7792 | 1281 |
4 | 91 | ml-에이전트 | Unity 머신러닝 에이전트 툴킷 | 파이썬 | 7685 | 2052년 |
6 | 92 | mit-딥-러닝-책-pdf | Ian Goodfellow, Yoshua Bengio 및 Aaron Courville이 작성한 PDF 형식의 MIT 딥 러닝 도서(전체 및 일부) | 자바 | 7534 | 1845년 |
10 | 93 | pix2pix | 조건부 적대 네트워크를 사용한 이미지 간 변환 | 루아 | 7423 | 1289 |
➖ | 94 | 딥러닝 이슬비 | 흥미로운 강의를 통해 딥러닝, 강화학습, 머신러닝, 컴퓨터 비전, NLP에 흠뻑 빠져보세요!! | 없음 | 7284 | 1694년 |
7 | 95 | 패션니스트 | MNIST와 유사한 패션 제품 데이터베이스. | 파이썬 | 7160 | 1564년 |
⬆️1 | 96 | deep_learning_object_Detection | 딥러닝을 이용한 객체 감지에 관한 논문 목록입니다. | 없음 | 7139 | 2009년 |
? | 97 | DL-PyTorch 살펴보기 | 이 프로젝트는 원본 책 "Dive into Deep Learning"의 MXNet 구현을 PyTorch 구현으로 변경합니다. | 주피터 노트북 | 7092 | 2054년 |
⬆️2 | 98 | MIT 딥러닝 | MIT 딥 러닝 관련 과정에 대한 튜토리얼, 과제 및 대회입니다. | 주피터 노트북 | 6899 | 1543년 |
⬆️25 | 99 | 추천인 | 추천 시스템 모범 사례 | 주피터 노트북 | 6899 | 977 |
? | 100 | TensorFlow를 이용한 딥 러닝 책 | TensorFlow 2.0 사례 연구를 기반으로 딥 러닝을 시작하기 위한 오픈소스 책입니다. TensorFlow 2.0 프레임워크를 기반으로 하는 오픈 소스 딥 러닝 책입니다. | 파이썬 | 6771 | 1848년 |
⬆️1 | 101 | 파이토치북 | 신경 대화, 신경 스타일, 시 쓰기, 애니메이션 생성을 포함한 PyTorch 튜토리얼 및 재미있는 프로젝트("Deep Learning Framework PyTorch: Getting Started and Practical Combat") | 주피터 노트북 | 6685 | 2453 |
⬆️7 | 102 | 서비스형 버트 | BERT 모델을 사용하여 가변 길이 문장을 고정 길이 벡터로 매핑 | 파이썬 | 6681 | 1357 |
? | 103 | 유선형 | Streamlit — 맞춤형 ML 도구를 구축하는 가장 빠른 방법 | 파이썬 | 6650 | 575 |
9 | 104 | 오토케라스 | Keras 기반 AutoML 시스템 | 파이썬 | 6561 | 1058 |
13 | 105 | py-빠른-rcnn | 더 빠른 R-CNN(Python 구현) - 공식 MATLAB 버전은 https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn을 참조하세요. | 파이썬 | 6551 | 3875 |
⬆️13 | 106 | pytorch_geometric | PyTorch용 기하학적 딥러닝 확장 라이브러리 | 파이썬 | 6473 | 1036 |
3 | 107 | 케라스-GAN | 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks)의 Keras 구현. | 파이썬 | 6450 | 2323 |
9 | 108 | 루드비히 | Ludwig는 TensorFlow를 기반으로 구축된 도구 상자로, 코드를 작성할 필요 없이 딥 러닝 모델을 훈련하고 테스트할 수 있습니다. | 파이썬 | 6350 | 724 |
13 | 109 | 랩 | 에이전트 기반 AI 연구를 위한 맞춤형 3D 플랫폼 | 기음 | 6052 | 1222 |
7 | 110 | 딥러닝 모델 | 널리 사용되는 딥 러닝 모델을 위한 Keras 코드 및 가중치 파일입니다. | 파이썬 | 5959 | 1986년 |
? | 111 | 핸슨-ml2 | Scikit-Learn, Keras 및 TensorFlow 2를 사용하여 Python의 머신 러닝 및 딥 러닝의 기본 사항을 안내하는 Jupyter Notebook 시리즈입니다. | 주피터 노트북 | 5921 | 2144 |
6 | 112 | 텐서레이어 | 과학자를 위한 딥러닝 및 강화학습 라이브러리 | 파이썬 | 5876 | 1344 |
15 | 113 | 보스센서 | 상사가 접근하면 화면을 숨깁니다. | 파이썬 | 5830 | 1091 |
4 | 114 | 텍스트_분류 | 딥 러닝을 통한 모든 종류의 텍스트 분류 모델 등 | 파이썬 | 5794 | 2200 |
? | 115 | 기계 학습-그리움-cn | 기계 학습 갈망 중국어 버전 - "기계 학습 훈련 비밀" - Andrew Ng 작성 | CSS | 5770 | 1232 |
15 | 116 | 스위프트-AI | Swift 머신러닝 라이브러리. | 스위프트 | 5666 | 549 |
⬆️8 | 117 | Python-기계 학습-책-2판 | "Python Machine Learning(2판)" 도서 코드 저장소 및 정보 리소스 | 주피터 노트북 | 5569 | 2288 |
13 | 118 | 굉장해-rnn | 순환 신경망(Recurrent Neural Network) - RNN 전용으로 엄선된 리소스 목록 | 없음 | 5559 | 1403 |
11 | 119 | DeepLearningFlappyBird | 심층 강화 학습(Deep Q-learning)을 사용한 플래피 버드 해킹. | 파이썬 | 5507 | 1808년 |
13 | 120 | 서펜트AI | 게임 에이전트 프레임워크는 AI/봇을 생성하여 자신이 소유한 모든 게임을 플레이할 수 있도록 도와줍니다! | 주피터 노트북 | 5451 | 607 |
10 | 121 | tensorflow_요리책 | Tensorflow 머신러닝 요리책 코드 | 주피터 노트북 | 5438 | 2331 |
4 | 122 | AdversarialNets논문 | 생성적 적대망에 대한 코드가 포함된 고전 논문 목록 | 없음 | 5356 | 1824년 |
8 | 123 | 다크플로우 | darknet을 tensorflow로 변환하고, tensorflow를 사용하여 재학습/미세 조정하고, 상수 그래프 정의를 모바일 장치로 내보냅니다. | 파이썬 | 5328 | 1909년 |
12 | 124 | 디포 | 단일 명령줄로 딥러닝 환경을 설정하세요. | 파이썬 | 5308 | 654 |
⬆️58 | 125 | 니 | 신경 아키텍처 검색, 모델 압축, 초매개변수 조정을 위한 오픈 소스 AutoML 도구 키트입니다. | 파이썬 | 5281 | 676 |
10 | 126 | 체이너 | 딥 러닝을 위한 유연한 신경망 프레임워크 | 파이썬 | 5274 | 1369 |
6 | 127 | 굉장한 인공 지능 | 인공 지능(AI) 강좌, 서적, 비디오 강의 및 논문의 선별된 목록 | 없음 | 5239 | 1117 |
5 | 128 | 텐서팩 | 속도 + 유연성에 중점을 둔 TensorFlow의 신경망 훈련 인터페이스 | 파이썬 | 5213 | 1593년 |
12 | 129 | 심층 잔차 네트워크 | 이미지 인식을 위한 심층 잔차 학습 | 없음 | 5193 | 2041년 |
⬆️12 | 130 | nlp 튜토리얼 | 딥러닝 연구자를 위한 자연어 처리 튜토리얼 | 주피터 노트북 | 5176 | 1387 |
11 | 131 | CNN-텍스트-분류-tf | Tensorflow의 텍스트 분류를 위한 컨벌루션 신경망 | 파이썬 | 5107 | 2620 |
19 | 132 | 신경말 | NeuralTalk는 이미지를 문장으로 설명하는 Multimodal Recurrent Neural Networks를 학습하기 위한 Python+numpy 프로젝트입니다. | 파이썬 | 5086 | 1333 |
19 | 133 | 스레즈 | 딥러닝을 통한 이미지 초해상도 | 파이썬 | 5079 | 655 |
5 | 134 | xlnet | XLNet: 언어 이해를 위한 일반화된 자동 회귀 사전 훈련 | 파이썬 | 5046 | 976 |
13 | 135 | 작은-dnn | 헤더만 있고 C++14의 종속성 없는 딥 러닝 프레임워크 | C++ | 4992 | 1284 |
? | 136 | 인큐베이터-tvm | CPU, GPU 및 특수 가속기를 위한 개방형 딥 러닝 컴파일러 스택 | 파이썬 | 4966 | 1324 |
⬆️16 | 137 | 멋진 개체 감지 | handong1587 github을 기반으로 한 놀라운 객체 감지: https://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/object-Detection.html | 없음 | 4914 | 1474 |
⬆️16 | 138 | 파이시프트(PySyft) | 암호화되어 개인 정보를 보호하는 기계 학습용 라이브러리 | 파이썬 | 4819 | 1073 |
⬆️11 | 139 | wav2문자 | Facebook AI Research의 자동 음성 인식 툴킷 | C++ | 4806 | 767 |
4 | 140 | 딥러닝 코스라 | Coursera에서 Andrew Ng의 딥 러닝 전문화. | 주피터 노트북 | 4773 | 3710 |
14 | 141 | 패들라이트 | 멀티플랫폼 고성능 딥러닝 추론엔진(『플라잉 패들』멀티플랫폼 고성능 딥러닝 예측엔진) | C++ | 4770 | 993 |
14 | 142 | 탑딥러닝 | 딥러닝과 관련된 인기 있는 Github 프로젝트 목록 | 파이썬 | 4764 | 970 |
⬆️2 | 143 | 더 빠른-rcnn.pytorch | 더 빠른 r-cnn의 더 빠른 pytorch 구현 | 파이썬 | 4764 | 1616년 |
14 | 144 | 얼굴_분류 | keras CNN 모델 및 openCV와 함께 fer2013/imdb 데이터 세트를 사용하여 실시간 얼굴 감지 및 감정/성별 분류. | 파이썬 | 4703 | 1388 |
19 | 145 | 케라스-js | WebGL을 사용하여 GPU 지원을 통해 브라우저에서 Keras 모델 실행 | 자바스크립트 | 4685 | 507 |
⬆️2 | 146 | 포토프리즘 | Go 및 Google TensorFlow가 제공하는 개인 사진 관리 | 가다 | 4623 | 258 |
13 | 147 | h2o-3 | 보다 스마트한 애플리케이션을 위한 빠르게 확장 가능한 오픈 소스 기계 학습 플랫폼: 딥 러닝, 경사 부스팅 및 XGBoost, Random Forest, 일반화 선형 모델링(로지스틱 회귀, Elastic Net), K-평균, PCA, 누적 앙상블, 자동 기계 학습(AutoML) 등 . | 자바 | 4580 | 1672년 |
17 | 148 | TensorFlow-World | ? 간단하고 즉시 사용 가능한 TensorFlow 튜토리얼 | 파이썬 | 4468 | 426 |
➖ | 149 | 인크레더블 파이토치 | The Incredible PyTorch: PyTorch와 관련된 튜토리얼, 논문, 프로젝트, 커뮤니티 등을 선별한 목록입니다. | 없음 | 4463 | 883 |
? | 150 | 미디어파이프 | MediaPipe는 다중 모드 적용 기계 학습 파이프라인을 구축하기 위한 크로스 플랫폼 프레임워크입니다. | C++ | 4458 | 785 |
12 | 151 | 케라스-rl | Keras를 위한 심층 강화 학습. | 파이썬 | 4445 | 1146 |
19 | 152 | 에드워드 | TensorFlow의 확률적 프로그래밍 언어, 심층 생성 모델, 변형 추론. | 주피터 노트북 | 4435 | 780 |
7 | 153 | MMdnn | MMdnn은 사용자가 다양한 딥 러닝 프레임워크 간 상호 운용을 돕는 도구 세트입니다. 예를 들어 Caffe, Keras, MXNet, Tensorflow, CNTK, PyTorch Onnx 및 CoreML 간에 모델을 변환합니다. | 파이썬 | 4421 | 839 |
스물 둘 | 154 | 아마존-dsstne | DSSTNE(Deep Scalable Sparse Tensor Network Engine)는 딥 러닝(DL) 기계 학습(ML) 모델 구축을 위해 Amazon에서 개발한 라이브러리입니다. | C++ | 4408 | 762 |
? | 155 | TensorFlow-2.x-튜토리얼 | CNN, RNN, GAN, 자동 인코더, FasterRCNN, GPT, BERT 예제 등을 포함한 TensorFlow 2.x 버전의 튜토리얼 및 예제. TF 버전 2.0 초급 레벨 예제 코드 및 실용적인 튜토리얼. | 주피터 노트북 | 4348 | 1415 |
? | 156 | 앨범 | 빠른 이미지 확대 라이브러리 및 다른 라이브러리 주변의 사용하기 쉬운 래퍼 | 파이썬 | 4336 | 576 |
⬆️9 | 157 | 그로킹-딥러닝 | 이 저장소에는 "Grokking Deep Learning"이라는 책이 함께 제공됩니다. | 주피터 노트북 | 4313 | 926 |
스물하나 | 158 | 기계 학습 마인드맵 | 데이터 분석부터 딥러닝까지 머신러닝 개념을 요약한 마인드맵입니다. | 없음 | 4309 | 762 |
8 | 159 | pix2pixHD | 조건부 GAN을 사용하여 2048x1024 이미지 합성 및 조작 | 파이썬 | 4299 | 867 |
25 | 160 | 신경증 | JavaScript 딥 러닝 및 강화 학습 라이브러리입니다. | 자바스크립트 | 4291 | 365 |
⬆️34 | 161 | 팬더 프로파일링 | Pandas DataFrame 개체에서 HTML 프로파일링 보고서 만들기 | 파이썬 | 4290 | 588 |
⬆️5 | 162 | PyTorch-튜토리얼 | 신경망을 쉽고 빠르게 구축하세요 | 주피터 노트북 | 4286 | 1984년 |
3 | 163 | machine_learning_examples | 기계 학습 예제 및 튜토리얼 모음입니다. | 파이썬 | 4232 | 4100 |
20 | 164 | Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation | CVPR'17(구두)의 실시간 여러 사람 포즈 추정을 위한 코드 저장소 | 주피터 노트북 | 4190 | 1252 |
25 | 165 | 딥러닝-페이퍼노트 | 딥러닝 연구논문 요약 및 참고사항 | 없음 | 4162 | 891 |
스물셋 | 166 | 스케치 코드 | 손으로 그린 웹사이트 모형에서 HTML 코드를 생성하는 Keras 모델. 그려진 소스 이미지에 이미지 캡션 아키텍처를 구현합니다. | 파이썬 | 4148 | 534 |
8 | 167 | 피복재 | 머신러닝 모델을 위한 유연한 고성능 제공 시스템 | C++ | 4148 | 1663년 |
6 | 168 | graph_nets | Tensorflow에서 Graph Net 구축 | 파이썬 | 4127 | 612 |
스물 둘 | 169 | 텐서스페이스 | 신경망 3D 시각화 프레임워크, 브라우저에서 대화형의 직관적인 모델 구축, TensorFlow, Keras, TensorFlow.js에서 사전 훈련된 딥 러닝 모델 지원 | 자바스크립트 | 4093 | 363 |
⬆️15 | 170 | 책 | 모든 프로그래밍 언어 책 | 없음 | 4071 | 1492 |
? | 171 | seq2seq-커플릿 | seq2seq 모델을 사용하여 커플릿을 재생합니다. 딥 러닝을 사용하여 커플릿을 만듭니다. | 파이썬 | 4060 | 813 |
⬆️9 | 172 | 회전 | 누구나 심층 강화 학습을 배울 수 있도록 돕는 교육 리소스입니다. | 파이썬 | 4030 | 820 |
32 | 173 | 딥러닝프로젝트 | 심층적인 기계 학습 튜토리얼은 독자에게 전체 기계 학습 파이프라인을 처음부터 소개합니다. | HTML | 4028 | 614 |
13 | 174 | 스탠포드-cs-230-딥러닝 | Stanford CS 230 딥 러닝에 대한 VIP 치트시트 | 없음 | 4017 | 816 |
⬆️11 | 175 | 라벨미 | Python을 사용한 이미지 다각형 주석(다각형, 직사각형, 원, 선, 점 및 이미지 수준 플래그 주석) | 파이썬 | 4000 | 1275 |
18 | 176 | vrn | ? "직접 체적 CNN 회귀를 통해 단일 이미지에서 큰 자세 3D 얼굴 재구성"에 대한 코드 | 껍데기 | 3951 | 659 |
? | 177 | dgl | 기존 DL 프레임워크를 기반으로 그래프에서 딥 러닝을 쉽게 수행할 수 있도록 구축된 Python 패키지입니다. | 파이썬 | 3944 | 656 |
26 | 178 | 학습하는 학습 | TensorFlow에서 학습하는 방법 배우기 | 파이썬 | 3934 | 587 |
⬆️19 | 179 | 엠비전 | 로봇 비전 모바일 로봇 VS-SLAM ORB-SLAM2 딥러닝 표적 탐지 Yolov3 행동 탐지 Opencv PCL 기계 학습 무인 운전 | C++ | 3914 | 1699년 |
6 | 180 | 딥파블로프 | 딥 러닝 엔드투엔드 대화 시스템 및 챗봇을 위한 오픈 소스 라이브러리입니다. | 파이썬 | 3912 | 720 |
? | 181 | 모델 | 사전 훈련 및 재현된 딥 러닝 모델(학술적 최첨단 및 산업 시나리오에서 검증된 다양한 딥 러닝 모델을 포함하는 "Flying Paddle" 공식 모델 라이브러리) | 파이썬 | 3910 | 1839년 |
25 | 182 | 숫자 | 딥러닝 GPU 트레이닝 시스템 | HTML | 3899 | 1386 |
⬆️7 | 183 | 칼라 | 자율주행 연구를 위한 오픈소스 시뮬레이터. | C++ | 3885 | 1058 |
29 | 184 | 딥러닝튜토리얼 | 자세한 내용은 딥 러닝 튜토리얼 노트 및 코드를 참조하세요. | 파이썬 | 3882 | 2137 |
스물하나 | 185 | DenseNet | CVPR 2017(최우수 논문상)에서 Densely Connected Convolutional Networks. | 루아 | 3833 | 923 |
30 | 186 | 네온 | 모든 하드웨어에서 최고의 성능을 제공하기 위해 노력하는 Intel® Nervana™ 참조 딥 러닝 프레임워크 | 파이썬 | 3821 | 847 |
7 | 187 | OpenNMT-py | PyTorch의 오픈 소스 신경 기계 번역 | 파이썬 | 3802 | 1453 |
25 | 188 | DeepLearningZeroToAll | TensorFlow 기본 튜토리얼 실험실 | 주피터 노트북 | 3798 | 2394 |
? | 189 | d2l-en | 딥 러닝에 대해 알아보세요: NumPy 인터페이스를 기반으로 코드, 수학, 토론이 포함된 대화형 딥 러닝 책입니다. | 파이썬 | 3790 | 976 |
17 | 190 | 증강기 | 기계 학습을 위한 Python의 이미지 증대 라이브러리입니다. | 주피터 노트북 | 3767 | 714 |
스물하나 | 191 | 딥러닝-21-예제 | "딥러닝으로 놀 수 있는 21개 프로젝트 - TensorFlow를 기반으로 한 상세한 실무 설명" 지원 코드 | 파이썬 | 3750 | 1637년 |
20 | 192 | 메이스 | MACE는 모바일 이기종 컴퓨팅 플랫폼에 최적화된 딥러닝 추론 프레임워크입니다. | C++ | 3735 | 662 |
17 | 193 | 실용_RL | 실제 강화 학습 과정 | 주피터 노트북 | 3716 | 1082 |
29 | 194 | dl-docker | 딥 러닝을 위한 올인원 Docker 이미지에는 널리 사용되는 모든 DL 프레임워크(TensorFlow, Theano, Torch, Caffe 등)가 포함되어 있습니다. | 파이썬 | 3706 | 823 |
27 | 195 | 딥러닝 로드맵 | ? 딥 러닝에 대해 알아야 할 모든 것 - 시작하기 | 파이썬 | 3680 | 565 |
스물하나 | 196 | SSD-텐서플로우 | TensorFlow의 단일 샷 멀티박스 감지기 | 주피터 노트북 | 3651 | 1779년 |
28 | 197 | 머신러닝 | 기본 머신러닝과 딥러닝 | 파이썬 | 3648 | 2722 |
? | 198 | 기계 학습 노트 | 지속적으로 업데이트되는 기계 학습, 확률 모델 및 딥 러닝 노트 및 데모(1500개 이상의 슬라이드) 지속적으로 업데이트되는 기계 학습, 확률 모델 및 딥 러닝 노트 및 데모(1500개 이상의 페이지) 및 비디오 링크 | 주피터 노트북 | 3612 | 1007 |
? | 199 | ML-NLP | 본 프로젝트는 머신러닝, 딥러닝, NLP 면접에서 자주 테스트되는 지식 포인트와 코드 구현에 관한 내용이며, 알고리즘 엔지니어가 꼭 알아야 할 이론적 기초 지식이기도 합니다. | 주피터 노트북 | 3603 | 1073 |
9 | 200 | 주의가 필요한 전부입니다. | "Attention is All You Need"에서 Transformer 모델의 PyTorch 구현입니다. | 파이썬 | 3603 | 953 |