5 مستودعات
Awesome GitHub RepositoriesPredictive Density Heatmaps
Renders per-sample predictive densities as a vertical heatmap for comparing uncertainty across multiple test points.
Distinct from Prediction Visualization: Distinct from Prediction Visualization: focuses on visualizing full predictive distributions as heatmaps, not just displaying prediction scores.
Explore 5 awesome GitHub repositories matching artificial intelligence & ml · Predictive Density Heatmaps. Refine with filters or upvote what's useful.
Awesome Predictive Density Heatmaps GitHub Repositories
اعثر على أفضل المستودعات باستخدام الذكاء الاصطناعي.سنبحث عن أفضل المستودعات المطابقة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
- jacobgil/pytorch-grad-cam
jacobgil/pytorch-grad-cam
12,893عرض على GitHubهذا المشروع عبارة عن مكتبة وإطار عمل للذكاء الاصطناعي القابل للتفسير لرؤية الحاسوب لـ PyTorch، يوفر مجموعة من الأدوات لتصور وتدقيق عمليات صنع القرار الداخلية للشبكات العصبية العميقة. يعمل كأداة إسناد للشبكة العصبية وأداة تصحيح أخطاء لتحديد مناطق الصورة التي تدفع تنبؤات النموذج. تتميز المكتبة بدعمها لطرق الإسناد القائمة على التدرج وغير القائمة على التدرج، مما يسمح بتوليد خرائط حرارية مرئية وخرائط إسناد دون الحاجة إلى تعديلات على كود مصدر النموذج الأصلي. وتتميز أيضاً باكتشاف المفهوم المرئي، باستخدام تحليل المصفوفة لتفكيك التنشيطات الداخلية إلى أنماط قابلة للتفسير ورسم خرائط التضمينات الكامنة لأهمية البكسل. يغطي إطار العمل مجموعة واسعة من القدرات بما في ذلك توليد الخرائط الحرارية وتحسينها، والتحويل المكاني لبنيات مثل محولات الرؤية، والتكيفات لأهداف الرؤية متعددة المهام مثل اكتشاف الكائنات والتجزئة الدلالية. يتضمن أيضاً مجموعة تقييم دقة النموذج التي تستخدم تحليل الاضطراب، ودراسات الاستئصال، وقياسات التوطين لتحديد مدى إخلاص التفسيرات المولدة. يوفر المشروع آليات لربط التنشيط الديناميكي، وتكيف البنية المخصص، وتكوين الهدف الموجه لربط أدوات القابلية للتفسير بمخرجات النماذج المختلفة.
Generates spatial heatmaps that highlight the image regions driving specific class predictions and bounding box localizations.
Python - utkuozbulak/pytorch-cnn-visualizations
utkuozbulak/pytorch-cnn-visualizations
8,219عرض على GitHubهذه مجموعة أدوات تصور PyTorch CNN مصممة لقابلية تفسير الشبكات العصبية. توفر مجموعة من الأدوات لشرح قرارات النموذج وتحليل السلوك الداخلي للشبكات العصبية التلافيفية من خلال تصور التنشيطات، والتدرجات، والمرشحات. يطبق المشروع تقنيات متخصصة لتوليد صور تمثيلية، بما في ذلك تحسينات Deep Dream لتضخيم الأنماط وتوليد الصور الخاصة بالفئات عبر تحسين المدخلات. يتميز أيضاً بمولد خرائط بروز (saliency map) ينتج خرائط حرارية قائمة على التدرج لتحديد مناطق الصورة المحددة التي تؤثر على نتيجة التصنيف. تغطي مجموعة الأدوات قدرات أوسع لتحليل الطبقات، مثل إعادة بناء تمثيلات المدخلات من التنشيطات الداخلية وتصور مرشحات الشبكة. تتضمن طرقاً لتصور التدرج وتقنيات تقليل الضوضاء لتحسين وضوح خرائط البروز.
Provides the generation of spatial heatmaps to highlight image regions driving specific class predictions.
Python - priorlabs/tabpfn
PriorLabs/TabPFN
7,408عرض على GitHubRenders per-sample predictive densities as a vertical heatmap for comparing uncertainty across test points.
Pythondata-sciencefoundation-modelsmachine-learning - tensorpack/tensorpack
tensorpack/tensorpack
6,287عرض على GitHubTensorpack هو إطار عمل شبكة عصبية TensorFlow عالي المستوى ومكتبة بحثية مصممة لبناء وتدريب نماذج التعلم العميق. يوفر مجموعة من بنيات الشبكات العصبية القابلة للتكرار للرؤية الحاسوبية، والمهام التوليدية، والتعلم التعزيزي، ومعالجة اللغات الطبيعية. يتميز المشروع بخط معالجة بيانات تعلم عميق متخصص يستخدم Python الخالص لتحميل البيانات المتوازي والبث. ويتضمن منسق تدريب متعدد وحدات GPU لتوزيع أعباء العمل عبر استراتيجيات موازية للبيانات ومجموعة أدوات قابلية تفسير مخصصة لتصور خرائط بروز وتنشيط النموذج. يغطي إطار العمل مجموعة واسعة من القدرات، بما في ذلك خطوط معالجة الرؤية الحاسوبية لاكتشاف الكائنات والتجزئة الدلالية، ونمذجة التسلسل للكلام والنص، وتطوير وكيل التعلم التعزيزي. كما يوفر أدوات تحسين النموذج لتكميم الأوزان والتدريب منخفض البت، إلى جانب مرافق لإعادة إنتاج الأوراق البحثية الأكاديمية وتحويل أوزان نموذج Caffe القديمة.
Provides spatial heatmaps to localize image regions that drive specific neural network class predictions.
Python - open-mmlab/mmaction2
open-mmlab/mmaction2
5,066عرض على GitHubmmaction2 هو صندوق أدوات لفهم الفيديو لـ PyTorch مصمم لتدريب وتقييم نماذج التعلم العميق. يعمل كإطار عمل للتعرف على الإجراءات، والتوطين الزمني، واكتشاف الإجراءات الزمانية المكانية، ويوفر أدوات متخصصة لكل من تحليل الفيديو القائم على البكسل والتعرف على الإجراءات القائم على الهيكل العظمي. يتميز المشروع ببنية معيارية تتميز باكتشاف المكونات القائم على السجل وتجميع النماذج الهرمي القائم على التكوين. يدعم دمج الميزات متعدد الوسائط، ودمج إطارات RGB، والتدفق البصري، والصوت، ويتضمن إمكانيات لاسترجاع مقاطع الفيديو من النص وتنبؤ الفيديو بدون تدريب مسبق (Zero-shot). بشكل عام، يغطي إطار العمل هندسة مجموعات بيانات الفيديو، بما في ذلك توحيد التعليقات التوضيحية وأخذ عينات الإطارات، بالإضافة إلى تدريب وتقييم النماذج الشامل. يوفر أدوات للتدريب الموزع، وتقطير المعرفة، وتحسين الاستنتاج عبر إعادة معلمات النموذج. يدعم الكود المصدري تصدير نموذج ONNX وحاويات البيئة للنشر عبر عقد حوسبة مختلفة.
Generates class activation maps specifically tailored for object detection and action localization bounding boxes.
Python
