This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Tensorspace – Фреймворк для 3D-визуализации нейронных сетей, создания интерактивной и интуитивно понятной модели в браузерах и поддержки предварительно обученных моделей глубокого обучения от TensorFlow, Keras, TensorFlow.js
#GitHub | #JavaScript #3D #Visualization
@machinelearning_ru
#GitHub | #JavaScript #3D #Visualization
@machinelearning_ru
👍19🥰1
🔥 Полезные библиотеки Python
DeepFaceLive - Python утилита для создания дипфейков в режиме реального времени для потоковой передачи и видеозвонков.
⚙️ GitHub/Инструкция
#python #soft #github
DeepFaceLive - Python утилита для создания дипфейков в режиме реального времени для потоковой передачи и видеозвонков.
⚙️ GitHub/Инструкция
#python #soft #github
👍10
Real-Time-Voice-Cloning – Инструмент для клонирования голоса в режиме реального времени
Этот репозиторий представляет собой реализацию Transfer Learning from Speaker Verification to Multispeaker Text-To-Speech Synthesis (SV2TTS) с вокодером, который работает в режиме реального времени.
SV2TTS - это трехступенчатая структура глубокого обучения, которая позволяет создавать численное представление голоса из нескольких секунд аудио и использовать его для подготовки модели преобразования текста в речь, обученной на воспроизведение голоса.
#GitHub | #Python #Voice
@machinelearning_ru
Этот репозиторий представляет собой реализацию Transfer Learning from Speaker Verification to Multispeaker Text-To-Speech Synthesis (SV2TTS) с вокодером, который работает в режиме реального времени.
SV2TTS - это трехступенчатая структура глубокого обучения, которая позволяет создавать численное представление голоса из нескольких секунд аудио и использовать его для подготовки модели преобразования текста в речь, обученной на воспроизведение голоса.
#GitHub | #Python #Voice
@machinelearning_ru
GitHub
GitHub - CorentinJ/Real-Time-Voice-Cloning: Clone a voice in 5 seconds to generate arbitrary speech in real-time
Clone a voice in 5 seconds to generate arbitrary speech in real-time - CorentinJ/Real-Time-Voice-Cloning
👍7😁1
DeepFaceDrawing — нейросеть, которая позволяет создавать реалистичные изображения лиц из набросков от руки
Метод отрисовки по существу использует входные эскизы в качестве «мягких» ограничений и, таким образом, способен создавать высококачественные изображения лиц даже из грубых и/или неполных эскизов. Данный инструмент прост в использовании даже для тех кто не рисует, сохраняя при этом тонкое управление деталями формы
#GitHub | #Python #Interesting
@machinelearning_ru
Метод отрисовки по существу использует входные эскизы в качестве «мягких» ограничений и, таким образом, способен создавать высококачественные изображения лиц даже из грубых и/или неполных эскизов. Данный инструмент прост в использовании даже для тех кто не рисует, сохраняя при этом тонкое управление деталями формы
#GitHub | #Python #Interesting
@machinelearning_ru
🔥13👍2
Oemer – Комплексная система оптического распознавания музыки, построенная на основе моделей глубокого машинного обучения
Система способна распознавать и воспроизводить музыку по фотографиям нотных записей. Работает даже при неровных телефонных фотографиях
#GitHub #ML #AI #Image #Processing
@machinelearning_ru
Система способна распознавать и воспроизводить музыку по фотографиям нотных записей. Работает даже при неровных телефонных фотографиях
#GitHub #ML #AI #Image #Processing
@machinelearning_ru
👍26
RuLeanALBERT — cамая большая BERT-подобная модель на русском, которую можно скачать и которая даже поместится на ваш компьютер. Создана в Yandex Research. На бенчмарках по пониманию языка показывает результаты, сравнимые с другими открытыми моделями и где-то даже близкие к state-of-the-art.
Вы можете использовать открытый код модели в своих проектах для классификации предложений, представления текстов и других языковых задач, не требующих генерации.
#GitHub #ML #AI #BERT
Вы можете использовать открытый код модели в своих проектах для классификации предложений, представления текстов и других языковых задач, не требующих генерации.
#GitHub #ML #AI #BERT
👍12🔥2❤1
Машинное обучение RU
🔥 NVIDIA’s AI: Amazing DeepFakes And Virtual Avatars! 🎞Разбор статьи 🗒 Статья ⚙️ Демо @machinelearning_ru
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#️⃣ BlendGAN
интересная нейронка позволяющая смешивать лица и преобразовывать их в портреты.
⚙️ GitHub
🔋 Demo
#python #github #soft
@machinelearning_ru
интересная нейронка позволяющая смешивать лица и преобразовывать их в портреты.
⚙️ GitHub
🔋 Demo
#python #github #soft
@machinelearning_ru
👍6❤2😁2🔥1
Forwarded from Machinelearning
RLtools - библиотека глубокого обучения с подкреплением (Deep Reinforcement Learning, DRL) с высокой скоростью работы для разработки и исследования алгоритмов DL.
RLtools написана на C++ и позволяет проводить обучение и вывод моделей DRL на РС, мобильных устройствах и embedded-системах. В экспериментальном тестировании, библиотека обучила алгоритм RL непосредственно на микроконтроллере.
Библиотека поддерживает алгоритмы DRL: TD3, PPO, Multi-Agent PPO и SAC и предлагает набор примеров, демонстрирующих использование этих алгоритмов для решения задач управления на примерах управления маятником, гоночным автомобилем и роботом-муравьем MuJoCo.
Код реализации алгоритмов:
Благодаря оптимизации и использования аппаратного ускорения RLtools в 76 раз быстрее других библиотек. Например, на MacBook Pro с M1 RLtools может обучить модель SAC (управление маятником) за 4 секунды.
Библиотеку можно использовать на Linux, macOS, Windows, iOS, Teensy, Crazyflie, ESP32 и PX4.
RLtools предоставляет Python API, с которым можно использовать библиотеку из Python-кода. API RLtools совместим с библиотекой симуляции сред Gym.
Проекты, использующие RLtools:
# Clone and checkout
git clone https://github.com/rl-tools/example
cd example
git submodule update --init external/rl_tools
# Build and run
mkdir build
cd build
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
cmake --build .
./my_pendulum
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #DL #RTools #Github
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5👍3