移动设备上的面部识别解决方案。

最小的Python软件包，用于使用块，嵌入和矢量搜索来存储和检索文本。

触手可及的合成模式和知识图的可配置生成

ICRA’21论文的Pytorch代码：“机器人视觉和语言导航的层次结构跨模式”

论文的代码和数据“将图形分类为具有卷积神经网络的图像”（新标题：“使用2D卷积神经网络的图形分类”）

轻松的超参数优化和在机器学习算法和库中节省自动结果

用于扑克游戏模拟，手工评估和统计分析的开源Python库

使用YOLOV3算法（https://github.com/sthanhng/yoloface）的深度学习面部检测

Trankit是一种基于轻型变压器的Python工具包，用于多语言自然语言处理

比特币的基于强化的基于学习的贸易代理

在Pytorch中实施瓶颈变压器

pytorch中的E（n） – 等级图神经网络的实施

基于序列长度线性复杂性的变体的变压器

实施插入并从“ Longnet：将变形金刚缩放到1,000,000,000代币”中引起关注

Phanaki视频的实施，该视频使用Mask Git在Pytorch中生成长达2分钟的文本指导视频

该存储库包含在计算机愿景顶级会议中接受的所有论文，并方便搜索相关论文。

在Pytorch中实施E2-TT，“令人尴尬的轻松完全非自动回旋零射击TT”

一个用于使用基于Pytorch的神经网络来求解微分方程的库，该库由全球多个研究小组（包括哈佛IACS）使用。