Revisiting Residual Networks for Adversarial Robustness: An Architectural Perspective
🖥 Github: https://github.com/zhichao-lu/robust-residual-network
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2212.11005v1
➡️ Сheckpoints: https://github.com/zhichao-lu/robust-residual-network/blob/main
#مقاله
🖥 Github: https://github.com/zhichao-lu/robust-residual-network
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2212.11005v1
➡️ Сheckpoints: https://github.com/zhichao-lu/robust-residual-network/blob/main
#مقاله
GitHub
GitHub - zhichao-lu/robust-residual-network: Revisiting Residual Networks for Adversarial Robustness: An Architectural Perspective
Revisiting Residual Networks for Adversarial Robustness: An Architectural Perspective - zhichao-lu/robust-residual-network
Forwarded from DLeX: AI Python (Amir)
✔️ خرید و راهاندازی سرور v2ray با بالاترین سرعت و ترافیک تا ۱۵ کاربر به همراه پشتیبانی دائم!
ارتباط با ما 👇
👤 @V2rayMankind
@ai_python
ارتباط با ما 👇
👤 @V2rayMankind
@ai_python
https://www.linkedin.com/posts/pascalbornet_innovation-tech-ml-activity-7013016802557378560-gSnh?utm_source=share&utm_medium=member_desktop
@ai_python
@ai_python
Linkedin
Pascal BORNET on LinkedIn: #innovation #tech #ml #ai | 244 comments
I wish 2023 will bring us many more life-changing innovations...
Such as this next generation of bionic limbs. It leverages 3D printing, sensors and machine… | 244 comments on LinkedIn
Such as this next generation of bionic limbs. It leverages 3D printing, sensors and machine… | 244 comments on LinkedIn
👍5👌1
✅ Realtime Number Plate Detection using Yolov7 – Easiest Explanation
✳️
✳️ Dataset_1
✳️ Dataset_2
✳️ @ai_python
✳️
YOLOv7 is the new state-of-the-art real-time object detection model. In this blog, we will see the step-by-step guide to Train YOLOv7 on custom dataset.
✅ Blog✳️ Dataset_1
✳️ Dataset_2
✳️ @ai_python
👍9
End-to-End Modeling Hierarchical Time Series Using Autoregressive Transformer and Conditional Normalizing Flow based Reconciliation
🖥 Github: https://github.com/philipperemy/n-beats
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/1905.10437
➡️ Results: https://github.com/fecet/NBeats-M4
#مقاله
🖥 Github: https://github.com/philipperemy/n-beats
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/1905.10437
➡️ Results: https://github.com/fecet/NBeats-M4
#مقاله
GitHub
GitHub - philipperemy/n-beats: Keras/Pytorch implementation of N-BEATS: Neural basis expansion analysis for interpretable time…
Keras/Pytorch implementation of N-BEATS: Neural basis expansion analysis for interpretable time series forecasting. - philipperemy/n-beats
❤1👍1
روش ff و backpropagation
The Forward-Forward Algorithm: Some Preliminary Investigations
🖥 Github: https://github.com/nebuly-ai/nebullvm/tree/main/apps/accelerate/forward_forward
⭐️ Paper: https://arxiv.org/abs/2212.13345v1
⏩ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/cifar-10
#مقاله
✅ @AI_Python
The Forward-Forward Algorithm: Some Preliminary Investigations
🖥 Github: https://github.com/nebuly-ai/nebullvm/tree/main/apps/accelerate/forward_forward
⭐️ Paper: https://arxiv.org/abs/2212.13345v1
⏩ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/cifar-10
#مقاله
✅ @AI_Python
👍2❤1
It's 2023! In a new post, we provide an overview of what’s happened in Graph ML in 2022 and its subfields (and hypothesize for potential breakthroughs in 2023), including Generative Models, Physics, PDEs, Graph Transformerrs, Theory, KGs, Algorithmic Reasoning, Hardware, and more!
https://mgalkin.medium.com/graph-ml-in-2023-the-state-of-affairs-1ba920cb9232
https://mgalkin.medium.com/graph-ml-in-2023-the-state-of-affairs-1ba920cb9232
👍3🕊1
✅ Google Stock Price Prediction using LSTM
✳️
🔗 Github
✳️ @ai_python
✳️
In this blog, how we can perform Google’s stock price prediction by using Keras’ LSTMs model trained on past stocks data was explained.
🔗 BlogToLearn🔗 Github
✳️ @ai_python
👎7👍5
350 NLP Projects with Code (1).pdf
252.5 KB
350 پروژه برای یادگیری NLP همراه با کدهای برنامه نویسی آنها
#پردازش_زبان_طبیعی #کتاب #آموزش_کلاسی
✅ @AI_Python
#پردازش_زبان_طبیعی #کتاب #آموزش_کلاسی
✅ @AI_Python
❤13👍1
در این مقاله شما یاد خواهید گرفت:
🔸پردازش زبان طبیعی چیست و چطور NLP را یادبگیرید؟
🔸پردازش زبان طبیعی برای چه کارهای استفاده میشود؟ و اهمیت NLP در چیست ؟
🔸استفاده پردازش زبان طبیعی برای چیست ؟
🔸تکنیکهای مورد استفاده در NLP
🔸چندتا از مدلهای پرکاربرد در NLP
🔸برنامه نویسی و فریمورکهای مورد استفاده در NLP
🔸 مناقشات پیرامون پردازش زبان طبیعی (NLP)
🔹 مقاله
#پردازش_زبان_طبیعی #کتاب #آموزش_کلاسی #پایتون
✅ @AI_Python
🔸پردازش زبان طبیعی چیست و چطور NLP را یادبگیرید؟
🔸پردازش زبان طبیعی برای چه کارهای استفاده میشود؟ و اهمیت NLP در چیست ؟
🔸استفاده پردازش زبان طبیعی برای چیست ؟
🔸تکنیکهای مورد استفاده در NLP
🔸چندتا از مدلهای پرکاربرد در NLP
🔸برنامه نویسی و فریمورکهای مورد استفاده در NLP
🔸 مناقشات پیرامون پردازش زبان طبیعی (NLP)
🔹 مقاله
#پردازش_زبان_طبیعی #کتاب #آموزش_کلاسی #پایتون
✅ @AI_Python
✅ Image Captioning using Deep Learning
✳️
🔗 Github
✳️ @ai_python
✳️
In this blog, The implementation of the Image Captioning project which is a very advanced project was explained . The combination of LSTMs and CNNs for this use case was reflected.
🔗 BlogToLearn🔗 Github
✳️ @ai_python
👍2
DLeX: AI Python
#کورس جدید تنسرفلو New Courses: Machine Learning Engineering for Production https://blog.tensorflow.org/2021/06/mlep-courses.html #فیلم #کلاس_آموزشی #منابع #یادگیری_ماشین #منابع #python #machineLearning ❇️ @AI_Python
کورس جدید گروه Andrew NG
Machine Learning Engineering for Production
آموزش تنسرفلو
New Courses: Machine Learning Engineering for Production
#کلاس_آموزشی #یادگیری_ماشین #منابع #فیلم
✅ @AI_Python
Machine Learning Engineering for Production
آموزش تنسرفلو
New Courses: Machine Learning Engineering for Production
#کلاس_آموزشی #یادگیری_ماشین #منابع #فیلم
✅ @AI_Python
❤5👍2