Awesome GitHub RepositoriesCustom Layer Implementations

Keras is a high-level deep learning framework designed for constructing and training neural networks through the composition of modular, functional layers. It serves as a comprehensive modeling toolkit that provides standardized procedures for defining, evaluating, and deploying complex architectures. By utilizing a directed acyclic graph approach, the framework allows users to build intricate models with multiple inputs, outputs, and shared layers, ensuring consistent numerical execution through functional state management. The project distinguishes itself as a multi-backend machine learning

OpenVINO is an AI inference engine and model serving platform designed to execute optimized deep learning models across CPUs, GPUs, and NPUs through a unified API. It includes a model optimization toolkit for converting, quantizing, and compressing models from various frameworks, alongside a specialized generative AI runtime for large language models. The project distinguishes itself through a plugin-based hardware acceleration layer that maps neural network operations to vendor-specific drivers. It features advanced execution mechanisms such as continuous batching, speculative decoding, and

This project is a structured learning curriculum and technical reference for mastering deep learning with TensorFlow. It provides a comprehensive guide for building, training, and deploying neural networks, combining theoretical fundamentals with practical implementation examples. The repository distinguishes itself by covering the end-to-end machine learning workflow, from low-level tensor mathematics and linear algebra to the creation of complex model architectures. It includes specific guidance on developing data pipelines for diverse data types, such as images, text, and time-series seque

Einops is a tensor manipulation library that provides a framework-agnostic interface for reshaping, Einstein summation, and multi-dimensional array operations. It serves as an abstraction layer that works across NumPy, PyTorch, TensorFlow, and JAX, allowing for tensor transformations without changing the API. The library distinguishes itself through a declarative notation system that uses readable string patterns to describe tensor rearrangements and reductions. This approach includes an extended Einstein summation interface that supports multi-letter axis names and a named dimension mapping

tiny-dnn is a header-only C++14 deep learning framework for building, training, and running inference on neural networks. It constructs static computational graphs at compile time using template-based layer composition, with a gradient-based backpropagation engine and minibatch stochastic gradient descent for training, all without external dependencies beyond the C++14 standard library. The framework supports importing pre-trained models from the Caffe framework directly, parsing its binary serialization format without requiring external protocol buffer libraries. It provides CPU-optimized te

هذا المشروع عبارة عن مورد تعليمي شامل ودورة تدريبية لبناء الشبكات العصبية باستخدام PyTorch. يغطي اللبنات الأساسية للتعلم العميق، بما في ذلك معالجة الموترات (tensors)، والتمايز التلقائي، وبناء مكونات الشبكة العصبية المعيارية. يعمل المستودع كدليل تقني للعديد من المجالات المتخصصة. يوفر تفاصيل تنفيذ لمهام رؤية الكمبيوتر مثل تصنيف الصور، واكتشاف الكائنات، والتجزئة الدلالية، بالإضافة إلى سير عمل معالجة اللغات الطبيعية التي تتضمن المحولات (transformers)، والشبكات المتكررة، والنماذج التوليدية. بالإضافة إلى ذلك، يتضمن مرجعاً للذكاء الاصطناعي التوليدي، مع التركيز بشكل خاص على تركيب الصور عبر نماذج الانتشار (diffusion models) والشبكات التنافسية. تمتد المادة إلى تحسين النماذج وخطوط أنابيب النشر. تغطي تقنيات لتقليل حجم النموذج وزيادة سرعة الاستنتاج من خلال التكميم (quantization) وتصدير النماذج إلى تنسيقات مثل ONNX وTensorRT. تشمل مجالات القدرة الأخرى هندسة البيانات للتحميل المتوازي، وتقييم النموذج باستخدام مقاييس مخصصة، ونشر نماذج اللغات الكبيرة مفتوحة المصدر. يتم تقديم المشروع بشكل أساسي كسلسلة من دفاتر Jupyter.

هذا المشروع عبارة عن مورد تعليمي شامل ودليل تدريبي لبناء وتدريب ونشر نماذج تعلم الآلة باستخدام TensorFlow 2. يعمل كدليل تعليمي منظم يغطي مفاهيم التعلم العميق الأساسية، بما في ذلك معماريات الشبكات العصبية، والاشتقاق التلقائي، وعمليات الموترات (Tensors). يوفر الدليل توجيهات تقنية حول تحسين كفاءة التنفيذ من خلال إدارة ذاكرة GPU، والتدريب الموزع، وتكميم النماذج (Model Quantization). كما يتضمن أدلة مفصلة لبناء خطوط معالجة بيانات عالية الأداء وتصدير النماذج لخوادم الإنتاج، والأجهزة المحمولة، ومتصفحات الويب. تغطي المادة مجموعة واسعة من القدرات، بما في ذلك تطوير النماذج باستخدام الشبكات التلافيفية (CNN) والمتكررة (RNN)، وتنفيذ دوال خسارة وطبقات مخصصة، واستخدام النماذج المدربة مسبقاً للتعلم بنقل المعرفة (Transfer Learning). كما يتناول استراتيجيات النشر للأجهزة الطرفية (Edge Devices) واستخدام بيئات التشغيل السحابية لتسريع العتاد. تم تنفيذ المادة كمجموعة من دفاتر Jupyter Notebooks.