KI-Modelle
DeepLab ist ein hochmodernes Deep-Learning-Modell für die semantische Bildsegmentierung. Diese TensorFlow-Implementierung bietet Code für Training, Evaluierung und Visualisierung…
Die besten KI-Modelle
324 ToolsEntdecken Sie die besten KI-Modelle — von Sprachtransformatoren wie DistilGPT2 und Claude Opus bis hin zu fortschrittlichen Systemen wie GPT-5.6: Frontier Intelligence und Gemini 3.1 Pro von Google DeepMind, hier erkunden Entwickler und Forscher Werkzeuge, die ihre Projekte verbessern: menschenähnlichen Text generieren, Konversationsagenten entwickeln, komplexe Algorithmen erstellen und die Grenzen der KI-Fähigkeiten erweitern. Durchstöbern Sie 324 KI-Modelle aus KI-Modelle & LLMs, Weitere KI-Tools, Machine-Learning-Plattformen, Wissenschaftliche Entdeckung & Laborwerkzeuge und KI-Bildgeneratoren und mehr.
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Das CVPR 2021 Open Access Repository bietet Zugang zu akzeptierten Versionen von Papern der IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Diese Paper sind…
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ViT-Adapter ist ein KI-Modell, das die Leistung von Vision Transformer (ViT) für dichte Vorhersageaufgaben wie Objekterkennung und Segmentierung verbessert. Es führt…
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Apple Machine Learning Research ist eine Plattform, die sich der Weiterentwicklung des maschinellen Lernens widmet. Sie dient als Zentrum für Forschungsarbeiten, Publikationen und…
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TimeSformer ist eine neuartige KI-Architektur für das Video-Verständnis, die ausschließlich Self-Attention-Transformer nutzt. Sie erzielt State-of-the-Art-Ergebnisse bei…
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Carnegie Mellon Computational Imaging ist eine Forschungsgruppe, die sich der Weiterentwicklung des Bereichs der Computational Imaging widmet. Sie erforschen neuartige Techniken…
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Dieses KI-Modell bietet eine universelle Lösung für Image-to-Image-Übersetzungsaufgaben. Es lernt sowohl die Bildzuordnung als auch die geeignete Verlustfunktion, was vielseitige…
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DM-GAN ist eine PyTorch-Implementierung von Dynamic Memory Generative Adversarial Networks für die Text-zu-Bild-Synthese. Dieses Repository stellt Code, vortrainierte Modelle und…
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Persönliche Website von Yang Song, Research Principal bei Meta Superintelligence Labs. Zuvor leitete er strategische Erkundungen bei OpenAI und promovierte an der Stanford…
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Imagen ist ein Text-zu-Bild-Diffusionsmodell, das von Google Research entwickelt wurde. Es generiert fotorealistische Bilder mit einem tiefen Sprachverständnis. Imagen zeichnet…
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Imagen Video ist ein textbasiertes Videosystem zur Generierung von Videos, das von Google Research entwickelt wurde. Es nutzt eine Kaskade von Video-Diffusionsmodellen, um…
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Make-A-Video ist ein fortschrittliches KI-System, das Videos aus Textvorgaben generiert. Es nutzt Fortschritte in der Text-zu-Bild-Technologie und unbeschriftete Videodaten, um…
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Dieses KI-Modell stellt eine neuartige neuronale Netzwerkarchitektur vor, den RNN Encoder-Decoder, für die statistische maschinelle Übersetzung. Es verwendet zwei rekurrente…
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ULMFiT ist eine leistungsstarke Technik zur Feinabstimmung vortrainierter Sprachmodelle. Sie ermöglicht effizientes Transferlernen für Textklassifizierungsaufgaben und erzielt…
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EleutherAI ist ein Forschungskollektiv, das sich auf die Weiterentwicklung künstlicher Intelligenz, insbesondere großer Sprachmodelle, konzentriert. Ihr Ziel ist die…
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Together AI ist eine Plattform für KI-Modelle. Sie bietet Zugriff auf verschiedene Modelle und ermöglicht Entwicklern die Integration fortschrittlicher KI-Fähigkeiten in ihre…
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OpenLLaMA ist eine permissiv lizenzierte Open-Source-Reproduktion des LLaMA 7B-Modells von Meta AI. Trainiert auf dem RedPajama-Datensatz, bietet es Versionen mit 3B, 7B und 13B…
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GIT (Generative Image-to-text Transformer) ist ein KI-Modell von Microsoft für Bild- und Sprachaufgaben. Es generiert Textbeschreibungen aus Bildern und kann visuelle Fragen…
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UNITER ist ein Repository für Forschungscode für die ECCV 2020-Arbeit 'UNITER: UNiversal Image-TExt Representation Learning'. Es bietet Code für Finetuning und Inferenz für…
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Oscar und VinVL sind fortschrittliche KI-Modelle für Vision-Language-Aufgaben. Oscar nutzt Object-Semantics Alignment für das Pre-training und erzielt State-of-the-Art-Ergebnisse.…
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Dreamer V3 ist ein allgemeiner Algorithmus für bestärkendes Lernen, der Umgebungsmodelle lernt, um vielfältige Steuerungsaufgaben zu lösen. Er übertrifft spezialisierte Methoden…
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Plan2Explore ist ein selbstüberwachter Reinforcement Learning Agent, der für effiziente Exploration und schnelle Anpassung an neue Aufgaben entwickelt wurde. Er nutzt Planung, um…
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Greifen Sie sicher auf Ihre Google-Dienste zu mit Ihrem Google-Konto. Dieses System ermöglicht es Benutzern, sich mit ihrer E-Mail-Adresse oder Telefonnummer anzumelden,…
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World Models ist ein Forschungsprojekt, das generative neuronale Netzwerkmodelle für Reinforcement-Learning-Umgebungen erforscht. Es ermöglicht Agenten, innerhalb simulierter…
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Dieses Repository bietet die offizielle PyTorch-Implementierung des Autors von Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradients (TD3). Es ist für kontinuierliche…
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DeepMind ist ein führendes Forschungslabor für künstliche Intelligenz, das sich auf die Entwicklung fortschrittlicher KI-Modelle konzentriert. Ihre Arbeit erstreckt sich über…
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Dieses Repository bietet eine Implementierung von Principal Neighbourhood Aggregation (PNA) für Graph Neural Networks. Es unterstützt die Frameworks PyTorch, DGL und PyTorch…
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Dieses GitHub-Repository bietet PyTorch-Implementierungen für DeepGCNs, DeeperGCN und GNN1000. Es ermöglicht das Training sehr tiefer Graph Convolutional Networks (GCNs) durch die…
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OpenReview.net ist eine Plattform, die sich der Förderung von Offenheit in der wissenschaftlichen Kommunikation widmet. Sie setzt sich für offene Peer-Reviews, offene…
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Erkunden Sie Audio-Synthese-Demos, die von DiffWave, einem vielseitigen Diffusionsmodell, angetrieben werden. Diese Ressource zeigt neuronale Vocoder, klassenbedingte Generierung,…
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FastSpeech 2 ist ein End-to-End-Text-to-Speech-Modell, das die Sprachqualität und Trainingsgeschwindigkeit verbessert. Es integriert direkt Informationen zur Sprachvariation wie…
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Dies ist eine inoffizielle Demoseite für Parallel WaveGAN und verwandte Modelle zur Audiogenerierung. Sie zeigt Audiobeispiele, die von verschiedenen Implementierungen generiert…
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HiFi-GAN ist ein generatives gegnerisches Netzwerk für effiziente und hochgradig originalgetreue Sprachsynthese. Es modelliert periodische Muster in Audio, um die Sample-Qualität…
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ESPnet ist ein Open-Source-Toolkit für die End-to-End-Sprachverarbeitung. Es bietet umfassende Rezepte und Tools für Aufgaben wie automatische Spracherkennung (ASR),…
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Dieses KI-Modell untersucht die Sensibilität von Nutzern hinsichtlich der Privatsphäre bei personenbezogenen Daten in Online-Kontexten wie Einzelhandel, sozialen Netzwerken und…
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MUSE ist eine Python-Bibliothek zur Erstellung mehrsprachiger Wort-Embeddings, die sowohl unüberwachte als auch überwachte Methoden unterstützt. Sie richtet fastText-Embeddings in…
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Ein Hidden Markov Model (HMM) ist ein statistisches Modell, bei dem Beobachtungen von einem nicht beobachtbaren Markov-Prozess abhängen. Es wird verwendet, um versteckte Zustände…
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Ein Autoencoder ist ein Typ von neuronalem Netz, der für unüberwachtes Lernen konzipiert ist und sich auf das Erlernen effizienter Datenkodierungen konzentriert. Er besteht aus…
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Dieses Listing bezieht sich auf eine Forschungsarbeit von Yoshua Bengio et al. über das Greedy Layer-wise Training für tiefe neuronale Netze, vorgestellt auf der NIPS 2006. Sie…
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Die TU Graz, auch bekannt als Technische Universität Graz, ist eine führende österreichische technische Universität. Sie bietet eine breite Palette von Bachelor-, Master- und…
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Das Vision Transformer (ViT) Repository stellt Modelle und Code für Bilderkennungsaufgaben bereit. Es enthält Implementierungen der Vision Transformer und MLP-Mixer Architekturen,…
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Google Research ist ein GitHub-Repository für die Forschungsprojekte von Google. Es beherbergt Code und Dokumentation für verschiedene KI- und Machine-Learning-Initiativen.…
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FNet ist eine effiziente Transformer-ähnliche Encoder-Architektur, die Self-Attention durch Fourier-Transformationen ersetzt. Entwickelt von Google Research, bietet es eine…
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Das GitHub-Repository von Google Research beherbergt Open-Source-Projekte und Forschungsinitiativen. Es dient als zentrale Anlaufstelle für Entwickler und Forscher, um auf Code…
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SpanBERT ist ein KI-Modell, das auf die Verbesserung des Pre-Trainings durch die Darstellung und Vorhersage von Spans (Textabschnitten) fokussiert ist. Es bietet vortrainierte…
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LayoutLM ist ein multimodales Vortrainingsmodell für das Verständnis von visuell reichhaltigen Dokumenten und die Extraktion von Informationen. Es kombiniert Text-, Layout- und…
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UniLM ist ein groß angelegtes, selbstüberwachtes Pre-Training-Framework, das von Microsoft entwickelt wurde. Es ermöglicht Modellen, über verschiedene Aufgaben, Sprachen und…
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MASS ist eine Vortrainingsmethode für Sequenz-zu-Sequenz-Sprachgenerierungsaufgaben. Sie maskiert Satzfragmente, die der Encoder im Decoder vorhersagen soll, und verbessert so…
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PEGASUS ist ein hochmodernes abstraktives Textzusammenfassungsmodell, das von Google Research entwickelt wurde. Es nutzt ein neuartiges Pre-Training-Ziel, die…
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ProphetNet ist ein Forschungsprojekt des MSRA NLC-Teams, das sich auf natürliche Sprachgenerierung konzentriert. Es bietet offizielle Implementierungen vortrainierter Modelle,…
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DeBERTa ist ein großes vortrainiertes Sprachmodell, das von Microsoft Research entwickelt wurde. Es übertrifft die Leistung von T5 11B-Modellen und erzielt menschliche Ergebnisse…
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Funnel-Transformer ist ein KI-Modell, das Hidden States komprimiert, um die Rechenkosten zu senken. Es ermöglicht tiefere oder breitere Modelle bei gleichen FLOPs und kann…
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ConvBERT ist ein Open-Source-KI-Modell für das Vortraining von Sprachmodellen, das eine neuartige Architektur mit spanbasierter dynamischer Faltung einführt. Dieses…
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MPNet ist eine neuartige vortrainierte Methode für Sprachverständnisaufgaben, die BERT und XLNet verbessert. Sie bietet eine einheitliche Implementierung für verschiedene…
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node2vec ist ein skalierbares Framework zum Erlernen kontinuierlicher Merkmalsrepräsentationen von Knoten in Graphen. Es optimiert die Nachbarschaftserhaltung durch…
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AMiner ist ein KI-gestützter Forschungsassistent, der auf dem Zhipu GLM-Modell basiert und Zugriff auf über 300 Millionen Literaturdatensätze und 60 Millionen Wissenschaftler…
Dieses Repository stellt die offizielle Code-Implementierung für das Forschungspapier "How Attentive are Graph Attention Networks?" zur Verfügung, das auf der ICLR'2022…
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SEAL ist ein neuartiges Framework für Link Prediction, das das Problem in eine Subgraph-Klassifizierungsaufgabe umwandelt. Es extrahiert h-Hop-umschließende Subgraphen und…
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GraphSAINT ist ein flexibles Framework für das Training tiefer Graph Neural Networks (GNNs) auf großen Graphen. Es führt eine neuartige Minibatch-Trainingsmethode mittels…
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RoboCat ist ein sich selbst verbessernder KI-Agent für Robotik, der lernt, vielfältige Aufgaben über verschiedene Roboterarme hinweg auszuführen. Er kann sich mit nur 100…
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StyleSwin ist ein auf Transformatoren basierendes Generatives Adversarielles Netzwerk (GAN), das für die Erzeugung hochauflösender Bilder entwickelt wurde. Es nutzt…
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Plenoxels bietet einen neuartigen Ansatz für Radiance Fields, der Szenen mit hoher Detailgenauigkeit rekonstruiert, ohne auf neuronale Netze zurückzugreifen. Diese Methode…
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Dieses KI-Modell führt eine multiresolutionale Hash-Kodierung für neuronale Grafikprimitiven ein, die ein nahezu sofortiges Training von neuronalen Netzen auf einer einzigen GPU…
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Dieses KI-Modell führt 3D Gaussian Splatting für Echtzeit-Radiance-Field-Rendering ein und erzielt eine hochmoderne visuelle Qualität bei hohen Bildraten. Es optimiert die…
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GET3D ist ein generatives KI-Modell, das hochwertige 3D-Textur-Meshes direkt aus 2D-Bildsammlungen synthetisiert. Es erzeugt vielfältige Formen mit komplexer Topologie und reichen…
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Magic3D ist ein KI-Tool zur Erstellung von hochauflösenden 3D-Inhalten aus Text. Es generiert detaillierte 3D-Mesh-Modelle aus Text-Prompts mithilfe einer grob-zu-fein…
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AudioLDM ist ein Framework zur Generierung von Audio aus Text, das latente Diffusionsmodelle nutzt. Es übersetzt verschiedene Modalitäten in eine einheitliche 'Sprache des Audios'…
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Make-An-Audio ist ein System zur Text-zu-Audio-Generierung, das auf Prompt-verbesserten Diffusionsmodellen basiert. Es adressiert Datenknappheit und Audiokomplexität durch die…
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Voicebox ist ein generatives KI-Modell für Sprache, das über mehrere Aufgaben hinweg mit Spitzenleistung generalisiert. Es kann Sprache synthetisieren, Rauschen entfernen, Inhalte…
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Decision Transformer formuliert Reinforcement Learning (RL) als ein Sequenzmodellierungsproblem neu und nutzt Transformer-Architekturen wie GPT-x und BERT. Es generiert optimale…
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Microsoft Research ist ein Zentrum für bahnbrechende Innovationen in den Bereichen KI und Technologie. Entdecken Sie Projekte, Publikationen und Neuigkeiten von führenden…
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MIMIC-III v1.4 ist eine umfassende, frei zugängliche klinische Datenbank, die de-identifizierte Gesundheitsdaten von über 40.000 Intensivpatienten enthält. Sie umfasst…
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Das Allen Institute for AI (AI2) ist ein gemeinnütziges Forschungsinstitut, das sich der Durchführung von KI-Forschung und -Engineering mit hoher Wirkung widmet. Sie konzentrieren…
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Der ESM Metagenomic Atlas ist eine offene Ressource von Meta AI, die Zugang zu über 772 Millionen vorhergesagten Proteinstrukturen aus metagenomischen Daten bietet. Er ermöglicht…
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OmegaFold ist ein hochauflösendes Werkzeug zur de novo-Vorhersage von Proteinstrukturen, das 3D-Proteinstrukturen direkt aus primären Aminosäuresequenzen generiert. Es bietet eine…
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Robetta ist ein KI-gestützter Dienst zur Vorhersage von Proteinstrukturen, der die RoseTTAFold Deep-Learning-Methode nutzt. Er bietet schnelle und genaue Vorhersagen mit einer…
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EquiBind ist ein geometrisches Deep-Learning-Modell zur Vorhersage der 3D-Struktur von kleinen Molekülen, die an Proteine binden. Es bietet schnelle, direkte Vorhersagen sowohl…
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AlphaFold liefert KI-vorhergesagte 3D-Proteinstrukturen und erweitert die AlphaFold Protein Structure Database auf über 200 Millionen Einträge. Diese Ressource beschleunigt die…
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Uni-Mol ist ein universelles Framework für das Lernen von 3D-Molekülrepräsentationen für verschiedene nachgelagerte Aufgaben wie Eigenschaftsvorhersage und…
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GraphCast ist ein KI-Modell für globale Wettervorhersagen, das 10-Tage-Vorhersagen mit beispielloser Genauigkeit in weniger als einer Minute liefert. Es übertrifft herkömmliche…
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Pangu-Weather ist ein KI-basiertes System für genaue globale Wettervorhersagen mittlerer Reichweite. Es nutzt 3D-neuronale Netze und eine hierarchische zeitliche…
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GNoME von Google DeepMind ist ein Deep-Learning-Tool, das die Entdeckung neuer anorganischer Kristalle beschleunigt. Es sagt die Materialstabilität voraus und identifiziert…
matgenb bietet eine kuratierte Sammlung von Jupyter-Notebooks für die Materialwissenschaftsforschung. Es demonstriert die Verwendung von Open-Source-Tools wie pymatgen, Custodian…
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MACE ist eine Python-Bibliothek für schnelle und genaue maschinelle Lernpotenziale für Zwischenatome. Sie nutzt äquivariante Nachrichtenweitergabe höherer Ordnung für…
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Allegro ist ein streng lokales E(3)-äquivariantes maschinelles Lern-Interatomares Potential. Implementiert als NequIP-Erweiterungspaket, konzentriert es sich auf die…
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PyTorch-Implementierung des TabNet-Papers, die einen aufmerksamkeitsbasierten und interpretierbaren Ansatz für das Lernen mit tabellarischen Daten bietet. Es unterstützt…
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Neural Oblivious Decision Ensembles (NODE) ist eine Python-Bibliothek für Deep Learning auf tabellarischen Daten. Sie implementiert Ensembles von oblivious, differenzierbaren…
Dieses GitHub-Repository enthält die offizielle Implementierung für das NeurIPS 2021 Paper 'Revisiting Deep Learning Models for Tabular Data'. Es untersucht…
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Dieses Repository bietet die offizielle PyTorch-Implementierung des SAINT-Modells, das für verbesserte neuronale Netze auf tabellarischen Daten entwickelt wurde. Es nutzt…
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R-FCN ist ein regionenbasierter Objekterkennungs-Framework, das vollständig konvolutionelle Netzwerke für eine genaue und effiziente Bildanalyse nutzt. Es teilt Berechnungen über…
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SPP_net ist eine Neuimplementierung des Spatial Pyramid Pooling-Algorithmus für tiefe konvolutionelle Netze in der visuellen Erkennung. Ziel ist es, Objekterkennungsresultate aus…
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Squeeze-and-Excitation Networks (SENet) ist eine Deep-Learning-Modellarchitektur, die kanalweise Merkmalsantworten adaptiv neu kalibriert. Sie verbessert die Leistung durch…
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Das ShuffleNet Series Repository bietet eine Sammlung hoch effizienter Convolutional Neural Network (CNN)-Modelle, die für mobile Geräte und ressourcenbeschränkte Umgebungen…
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MnasNet automatisiert das Design von mobilen Machine-Learning-Modellen, indem es Geschwindigkeitsbeschränkungen direkt in die Such-Belohnungsfunktion integriert. Dieser…
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Dieses Repository bietet eine Implementierung von ConvMixer, einer Faltungsneuronalen-Netzwerkarchitektur für Bilderkennungsaufgaben. Es basiert auf dem Paper "Patches Are All You…
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RepVGG ist eine leistungsstarke und einfache ConvNet-Architektur, die eine hohe Genauigkeit auf ImageNet erzielt. Sie nutzt ein Design im VGG-Stil mit…
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MobileOne ist ein effizientes neuronales Netzwerk-Backbone, das für mobile Geräte entwickelt wurde. Es optimiert für Inferenzgeschwindigkeit und erreicht unter 1 ms auf einem…
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Vision GNN (ViG) ist eine PyTorch-Implementierung von Vision Graph Neural Networks, entwickelt vom Huawei Noah's Ark Lab. Sie bietet effiziente KI-Backbones für…
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Deformable Convolutional Networks (DCN) verbessern Deep-Learning-Modelle durch adaptives Erlernen von Sampling-Offsets für konvolutionelle Kernel. Dies ermöglicht es Netzwerken,…
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PointPillars für KITTI-Objekterkennung ist ein GitHub-Repository, das Code zur Reproduktion von Ergebnissen aus dem PointPillars-Paper auf dem KITTI-Datensatz bereitstellt. Es ist…
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SECOND PyTorch ist eine Open-Source-Implementierung des SECOND Objekterkennungsnetzwerks für die Datensätze KITTI und NuScenes. Es nutzt spärliche Konvolutionen für eine…
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Panoptic FPN vereinheitlicht Instanz- und semantische Segmentierung in einer einzigen Netzwerkarchitektur. Es erweitert Mask R-CNN um einen Zweig für semantische Segmentierung…
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Skip-Thought Vektoren bietet den Sent2Vec-Encoder und Trainingscode basierend auf dem Forschungsartikel "Skip-Thought Vektoren". Es ermöglicht die Generierung dichter…
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InferSent ist eine Methode zur Satz-Einbettung, die semantische Repräsentationen für englische Sätze generiert. Trainiert auf Daten zur Inferenz natürlicher Sprache, generalisiert…
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CTRL ist ein bedingtes Transformer-Sprachmodell mit 1,6 Milliarden Parametern für die steuerbare Textgenerierung. Es konditioniert auf Kontrollcodes, um Domäne, Entitäten und…
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Wenxin ist ein KI-Assistent von Baidu, der für eine Vielzahl von Aufgaben entwickelt wurde, darunter das Verfassen offizieller Dokumente, akademischer Arbeiten, kreative Planung…
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Die BAAI Models Plattform bietet eine vielfältige Sammlung von KI-Modellen für natürliche Sprachverarbeitung, multimodales Verständnis und Proteinanalyse. Entdecken und laden Sie…
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DialoGPT ist ein großes vortrainiertes Sprachmodell für die Generierung von Dialogantworten. Entwickelt von Microsoft, nutzt es die GPT-2-Architektur und wurde auf umfangreichen…
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Meena ist ein neuronales Konversationsmodell mit 2,6 Milliarden Parametern, das für Dialoge über offene Domänen hinweg entwickelt wurde. Es zielt darauf ab, sinnvollere und…
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GODEL ist ein großes vortrainiertes Transformer-basiertes Modell für die zielorientierte Dialoggenerierung. Es zeichnet sich durch die Generierung von Antworten aus, die auf…
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RETRO (Retrieval Enhanced Transformers) ist ein KI-Modell, das Transformer-Architekturen mit Abruffähigkeiten erweitert. Es greift auf eine riesige Datenbank von Textpassagen zu,…
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BERT bietet zwei mehrsprachige Modelle: Cased und Uncased, die über 100 Sprachen unterstützen. Das Cased-Modell wird für nicht-lateinische Alphabete und allgemeine Zwecke…
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Dieses Repository bietet eine TensorFlow-Implementierung des BEGAN (Boundary Equilibrium Generative Adversarial Networks)-Modells. Es ermöglicht Benutzern das Trainieren und…
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LS-GAN, oder Loss-Sensitive Generative Adversarial Networks, ist ein Projekt zur Weiterentwicklung von GANs. Es führt einen neuartigen Ansatz für Verlustfunktionen ein, der auf…
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Das Computational and Biological Learning Lab (CBLL) am Courant Institute der NYU konzentriert sich auf energiebasierte Modelle (EBMs) für maschinelles Lernen. Die Forschung…
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Dieses GitHub-Repository bietet eine offizielle Chainer-Implementierung für bedingte Bildgenerierung. Es nutzt spektrale Normalisierung und einen Projektionsdiskriminator für…
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Facebook ist eine soziale Netzwerkplattform, die Menschen mit Freunden, Familie und Gemeinschaften verbindet. Benutzer können Updates, Fotos und Videos teilen, Gruppen beitreten…
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Das Journal of Machine Learning Research (JMLR) ist eine führende akademische Publikation für Forschung im Bereich maschinelles Lernen. Es veröffentlicht hochwertige Artikel zu…
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Dieses Repository bietet eine PyTorch-Implementierung von MADE (Masked Autoencoder Density Estimation). Es ermöglicht die Umwandlung von Autoencodern in autoregressive…
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StyleGAN-XL ist ein KI-Modell zur Generierung hochauflösender Bilder aus großen, vielfältigen Datensätzen. Es skaliert die StyleGAN-Architektur für verbesserte…
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StyleGAN3 ist ein generatives gegnerisches Netzwerk, das "Textur-Haftung" durch Überarbeitung der Signalverarbeitung eliminiert. Es erreicht Translations- und…
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Baidu Research durchläuft derzeit Wartungsarbeiten an seiner Website. Diese Plattform widmet sich der Präsentation der Fortschritte und Forschungsinitiativen des…
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Lyra ist ein neuartiger Sprachcodec mit sehr niedriger Bitrate, der von Google entwickelt wurde. Er nutzt maschinelles Lernen, um Sprachsignale zu komprimieren und ermöglicht so…
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SoundStorm ist ein KI-Modell für effiziente, nicht-autoregressive Audioerzeugung. Es erzeugt qualitativ hochwertiges Audio, das um zwei Größenordnungen schneller ist als bisherige…
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DimeNet und DimeNet++ sind fortschrittliche neuronale Netzwerkmodelle für Molekül-Graphen, die sich auf gerichtete Nachrichtenweitergabe konzentrieren. Diese Modelle, die auf der…
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Das MEGNet-Framework ist ein KI-Modell, das für maschinelles Lernen in Kristallen und Molekülen entwickelt wurde. Es integriert Zustandsvariablen wie Temperatur und Druck,…
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Crystal Graph Convolutional Neural Networks (CGCNN) ist ein KI-Modell zur Vorhersage von Materialeigenschaften aus Kristallstrukturen. Es ermöglicht Benutzern, benutzerdefinierte…
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GluonTS ist ein Python-Paket für probabilistische Zeitreihenmodellierung, das Deep-Learning-Modelle auf Basis von PyTorch und MXNet nutzt. Es ermöglicht präzise Prognosen durch…
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Prophet ist ein Open-Source-Prognoseverfahren, das in R und Python implementiert ist. Es automatisiert Zeitreihenprognosen mit schnellen, abstimmbaren Modellen. Entwickelt für…
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LSTNet ist ein Deep-Learning-Modell, das für die Zeitreihenprognose entwickelt wurde. Es modelliert effektiv sowohl langfristige als auch kurzfristige zeitliche Muster durch eine…
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Autoformer ist ein KI-Modell für die langfristige Zeitreihenprognose, das auf Dekompositionstransformatoren und Autokorrelationsmechanismen basiert. Es erzielt Spitzenleistungen…
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Das Informer2020 GitHub-Repository stellt die PyTorch-Implementierung für das Informer-Modell bereit, das für effiziente Langsequenz-Zeitreihenprognosen entwickelt wurde. Es…
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FEDformer ist ein Frequency Enhanced Decomposed Transformer, der für effiziente Langzeit-Zeitreihenprognosen entwickelt wurde. Er erreicht eine lineare Komplexität in Bezug auf…
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PatchTST ist eine offizielle Implementierung eines Transformer-basierten Modells für die langfristige Zeitreihenprognose. Es segmentiert Zeitreihen in Patches und verarbeitet…
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LTSF-Linear ist eine offizielle PyTorch-Implementierung für "Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?". Sie stellt eine Familie von linearen Modellen (Linear,…
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TimesNet ist ein Basismodell für die allgemeine Zeitreihenanalyse, das 1D-Serien in einen 2D-Raum transformiert, um die Modellierung zu verbessern. Es erzielt Spitzenleistungen…
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Dieses Repository stellt Code für Reinforcement-Learning-Experimente bereit, die im Paper "Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks" detailliert…
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Dieses Repository enthält den Code für die NeurIPS 2017-Publikation "Prototypical Networks for Few-shot Learning". Es bietet eine Implementierung eines neuartigen Ansatzes für…
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Dieses Repository stellt PyTorch-Code für die CVPR 2018-Arbeit 'Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning' bereit. Es konzentriert sich auf den Aspekt des…
Dieses GitHub-Repository enthält den Code für die Arbeit "Generative Adversarial Imitation Learning". Es implementiert Trust Region Policy Optimization und stellt Skripte für das…
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Dieses GitHub-Repository enthält den Code für das Paper "When to Trust Your Model: Model-Based Policy Optimization". Es bietet Implementierungen für modellbasierte…
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Dieses Repository enthält Experimentcode für "Deep Reinforcement Learning in a Handful of Trials using Probabilistic Dynamics Models". Es implementiert den PETS-Algorithmus, der…
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PlaNet ist ein modellbasierter Reinforcement-Learning-Algorithmus, der aus Pixeln plant, indem er latente Dynamiken lernt. Er sagt zukünftige Belohnungen in einem gelernten…
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OpenAI Five ist ein Team aus fünf neuronalen Netzen, das von OpenAI entwickelt wurde. Dieses KI-System hat die Fähigkeit bewiesen, gegen professionelle menschliche Teams im…
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AlphaStar ist ein KI-Modell, das im komplexen Echtzeit-Strategiespiel StarCraft II Großmeister-Niveau erreicht hat. Es nutzt Multi-Agent Reinforcement Learning und…
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Policy-Gradient-Methoden sind eine Klasse von Reinforcement-Learning-Algorithmen, die direkt eine Policy-Funktion erlernen. Im Gegensatz zu wertbasierten Methoden optimieren sie…
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SARSA ist ein Reinforcement Learning-Algorithmus zum Erlernen von Politiken für Markov-Entscheidungsprozesse. Er aktualisiert Q-Werte basierend auf dem aktuellen Zustand, der…
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Q-learning ist ein modellfreier Algorithmus für bestärkendes Lernen, der einen Agenten trainiert, Aktionen basierend auf aktuellen Zuständen Werte zuzuweisen. Er optimiert die…
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Dieses Projekt bietet eine Keras-basierte Implementierung von Relational Graph Convolutional Networks (R-GCNs). Es ist für die semi-überwachte Knotenklassifizierung auf…
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CompGCN ist eine PyTorch-Implementierung von Composition-Based Multi-Relational Graph Convolutional Networks. Sie ermöglicht fortschrittliches Graph-Repräsentationslernen für…
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ToolPotion ist das Verzeichnis für KI-Tools, das Menschen durchsuchen, um die besten KI-Modelle zu finden. Die Auflistung ist kostenlos und jede Einreichung wird von Redakteuren geprüft – platzieren Sie Ihr Tool dort, wo die Suche beginnt.