Modèles IA
Ce dépôt fournit une implémentation PyTorch du modèle "Simple and Deep Graph Convolutional Networks" (GCNII). Il comprend du code pour reproduire les résultats semi-supervisés et…
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324 outilsDécouvrez les meilleurs Modèles IA — des transformateurs de langage comme DistilGPT2 et Claude Opus aux systèmes avancés tels que GPT-5.6: Frontier intelligence et Gemini 3.1 Pro par Google DeepMind, c'est ici que les développeurs et chercheurs explorent des outils qui améliorent leurs projets : générer du texte semblable à celui des humains, construire des agents conversationnels, développer des algorithmes complexes et repousser les limites des capacités de l'IA. Parcourez 324 Modèles IA couvrant Modèles d'IA et LLM, Autres outils IA, Plateformes de machine learning, Découverte scientifique et outils de laboratoire et Générateurs d'images IA et plus encore.
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Ce dépôt GitHub fournit des implémentations TensorFlow et PyTorch pour les modèles PPNP et APPNP, introduits dans l'article "Predict then Propagate: Graph Neural Networks meet…
Ce dépôt fournit l'implémentation officielle du papier "Simplifying Graph Convolutional Networks". Il propose un modèle de réseau convolutionnel sur graphes (GCN) simplifié qui…
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Graph Neural PDEs est un projet open-source fournissant du code Python pour les réseaux neuronaux sur graphes (GNN) qui traitent l'apprentissage sur graphes comme un processus de…
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Cet article de blog présente une nouvelle couche Hopfield PyTorch basée sur les réseaux Hopfield modernes. Elle généralise les réseaux Hopfield classiques aux états et motifs…
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Une carte auto-organisatrice (SOM) est une technique d'apprentissage automatique non supervisé qui réduit la dimensionnalité des données tout en préservant la structure…
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Un réseau à fonctions de base radiales est un réseau de neurones artificiels utilisant des fonctions de base radiales comme fonctions d'activation. Il est particulièrement adapté…
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Un réseau bayésien est un modèle graphique probabiliste représentant des variables et leurs dépendances conditionnelles à l'aide d'un graphe orienté acyclique. Il est idéal pour…
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Les Champs Aléatoires de Markov (CAM) sont des modèles graphiques non orientés représentant des relations probabilistes entre des variables aléatoires. Ils sont cruciaux en IA…
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Le groupe Systèmes Autonomes et Intelligents du département d'informatique de l'UCF se concentre sur la recherche en IA. Leur site web, eplex.cs.ucf.edu, semble être un portail…
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OpenSpiel est un framework complet pour la recherche en apprentissage par renforcement dans les jeux. Il offre une collection d'environnements et d'algorithmes pour développer et…
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SAGPool est une implémentation PyTorch officielle de Self-Attention Graph Pooling, présentée à l'ICML 2019. Ce dépôt, archivé et en lecture seule, fournit le code d'une nouvelle…
Le module d'apprentissage semi-supervisé de Scikit-learn permet aux modèles d'exploiter des données non étiquetées aux côtés de données étiquetées pour une meilleure…
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Les Réseaux de Graphes Temporels (TGNs) offrent un cadre générique et efficace pour l'apprentissage profond sur les graphes dynamiques. Cette bibliothèque basée sur Python utilise…
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EvolveGCN fournit le code pour les Réseaux Convolutifs Évolutifs (Evolving Graph Convolutional Networks) conçus pour les graphes dynamiques. Ce modèle d'IA, publié dans AAAI 2020,…
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xDeepFM est une boîte à outils open-source d'apprentissage profond pour les modèles de factorisation, publiant spécifiquement le code source du modèle eXtreme Deep Factorization…
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Ce dépôt GitHub fournit une implémentation TensorFlow du modèle Attentional Factorization Machine (AFM). Il permet aux utilisateurs d'entraîner et d'évaluer l'AFM pour des tâches…
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TensorFlow Models est un dépôt GitHub offrant une collection de modèles et d'exemples construits avec TensorFlow. Il sert de hub central pour les développeurs afin d'accéder, de…
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LightGCN est un réseau convolutif graphique simplifié conçu pour les systèmes de recommandation. Il se concentre sur le composant essentiel d'agrégation de voisinage pour le…
Le Filtrage Collaboratif Neuronal sur Graphe (NGCF) est un framework de recommandation exploitant les réseaux neuronaux sur graphes. Il encode explicitement les signaux…
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Ce modèle d'IA introduit les embeddings de Poincaré pour l'apprentissage de représentations hiérarchiques de données symboliques. Il intègre les données dans un espace…
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Falcon LLM est un modèle de langage génératif de grande taille conçu pour faire progresser les applications et les cas d'utilisation, rendant l'IA avancée accessible et impactante…
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Claude Fable 5 est un modèle d'IA de pointe conçu pour des tâches complexes et de longue durée dans le codage et le travail de connaissance. Il offre des capacités avancées avec…
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Veo 3.1 de Google DeepMind est un modèle de génération vidéo de premier plan offrant un réalisme amélioré, un contrôle créatif et des capacités de suivi des instructions. Il prend…
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