Awesome GitHub RepositoriesSequence-to-Sequence Models

This project is a comprehensive instructional resource and course for building neural networks using PyTorch. It covers the fundamental building blocks of deep learning, including tensor manipulation, automatic differentiation, and the construction of modular neural network components. The repository serves as a technical guide for several specialized domains. It provides implementation details for computer vision tasks such as image classification, object detection, and semantic segmentation, as well as natural language processing workflows involving transformers, recurrent networks, and gen

TCN टेम्पोरल कन्वेन्शनल नेटवर्क बनाने के लिए एक डीप लर्निंग सीक्वेंस फ्रेमवर्क और लाइब्रेरी है। यह आवर्तक न्यूरल नेटवर्क (recurrent neural networks) के विकल्प के रूप में अनुक्रमिक डेटा को मॉडल करने के लिए पूरी तरह से कन्वेन्शनल आर्किटेक्चर को लागू करने के लिए एक टूलकिट प्रदान करता है। इस प्रोजेक्ट में आर्किटेक्चर की सटीकता और प्रसंस्करण गति का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक सीक्वेंस मॉडलिंग बेंचमार्क सूट शामिल है। यह सूट प्रदर्शन को मापने के लिए मेमोरी समस्याओं, अंक वर्गीकरण, संगीत और भाषा कार्यों सहित मानकीकृत कार्यों का उपयोग करता है। यह फ्रेमवर्क अनुक्रम प्रसंस्करण के लिए संरचनात्मक घटकों की एक श्रृंखला को कवर करता है, जैसे कि सूचना रिसाव को रोकने के लिए कारण कन्वेन्शनल लेयर्स और रिसेप्टिव फील्ड को बढ़ाने के लिए डायलेटेड कर्नेल। यह ग्रेडिएंट स्थिरता के लिए अवशिष्ट कनेक्शन ब्लॉक और कच्चे टाइम-सीरीज डेटा को टेंसर में बदलने के लिए डेटा पाइपलाइन भी प्रदान करता है।

यह प्रोजेक्ट एक ट्रांसफ़ॉर्मर मॉडल का TensorFlow इम्प्लीमेंटेशन है, जो अनुक्रम पैटर्न (sequence patterns) को पहचानने और जनरेट करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक टेक्स्ट-टू-टेक्स्ट डीप लर्निंग फ्रेमवर्क प्रदान करता है। यह एक अटेंशन-बेस्ड अनुक्रम मॉडल और एक भाषा से दूसरी भाषा में टेक्स्ट को बदलने के लिए एक न्यूरल मशीन ट्रांसलेशन फ्रेमवर्क के रूप में कार्य करता है। यह सिस्टम ट्रांसफ़ॉर्मर नेटवर्क आर्किटेक्चर को लागू करता है, जो अनुक्रमिक डेटा को प्रोसेस करने के लिए मल्टी-हेड अटेंशन और पोजीशनल एन्कोडिंग का उपयोग करता है। यह ट्रांसफ़ॉर्मर मॉडल ट्रेनिंग और मशीन ट्रांसलेशन इन्फरेंस के लिए आवश्यक टूल्स प्रदान करता है, जिससे टेक्स्ट का अनुवाद करने और आउटपुट गुणवत्ता का मूल्यांकन करने के लिए प्रशिक्षित मॉडलों के निष्पादन की अनुमति मिलती है। यह प्रोजेक्ट वोकैबुलरी जनरेशन और सीक्वेंस-टू-सीक्वेंस मॉडलिंग के लिए टेक्स्ट प्रीप्रोसेसिंग सहित पूर्ण नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग पाइपलाइन को कवर करता है। इसमें एन्कोडर-डिकोडर आर्किटेक्चर, लेयर-बेस्ड नॉर्मलाइजेशन और टोकन सिलेक्शन के लिए सॉफ़्टमैक्स-बेस्ड प्रायिकता वितरण जैसे संरचनात्मक कंपोनेंट्स शामिल हैं।

This project is a collection of TensorFlow machine learning examples providing reference implementations for various neural network paradigms. It covers supervised, unsupervised, reinforcement, and sequential learning models. The repository includes implementations for convolutional neural networks focused on image classification and ranking, as well as recurrent neural networks for time-series forecasting and sequence-to-sequence translation. It further provides examples of reinforcement learning agents trained via reward optimization and unsupervised learning techniques such as autoencoders

यह प्रोजेक्ट एक शैक्षिक कोडबेस और संदर्भ लाइब्रेरी है जो सैद्धांतिक डीप लर्निंग अवधारणाओं को निष्पादन योग्य PyTorch कोड में अनुवादित करती है। यह एक डीप लर्निंग पाठ्यपुस्तक के व्यावहारिक कार्यान्वयन के रूप में कार्य करता है, जो सीखने के उद्देश्यों के लिए निर्देशित अभ्यासों और वास्तुशिल्प उदाहरणों की पाठ्यक्रम जैसी संरचना प्रदान करता है। रिपॉजिटरी में रैखिक, कनवल्शनल, आवर्तक (recurrent) और ट्रांसफार्मर मॉडल सहित मानक न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर की एक लाइब्रेरी शामिल है। यह विशेष रूप से मल्टीलेयर परसेप्ट्रॉन, VGG नेटवर्क, गेटेड रिकरेंट यूनिट्स और लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी नेटवर्क जैसे विभिन्न डीप लर्निंग पैटर्न को लागू करता है। कोडबेस छवि वर्गीकरण और ऑब्जेक्ट डिटेक्शन के लिए कंप्यूटर विज़न, साथ ही अनुक्रम मॉडलिंग और अनुवाद के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण सहित व्यापक क्षमता क्षेत्रों को कवर करता है। यह रैखिक और सॉफ्टमैक्स रिग्रेशन, संभाव्य वर्गीकरण, और ग्रेडिएंट-आधारित ऑप्टिमाइज़ेशन एल्गोरिदम के एक सूट जैसे मौलिक मशीन लर्निंग घटकों को भी लागू करता है। यह प्रोजेक्ट मुख्य रूप से Jupyter Notebooks के संग्रह के रूप में वितरित किया जाता है।

यह प्रोजेक्ट TensorFlow का उपयोग करके न्यूरल नेटवर्क विकास के लिए शैक्षिक संसाधनों और संदर्भ कार्यान्वयन का एक संग्रह है। यह डीप लर्निंग आर्किटेक्चर बनाने के लिए एक व्यापक शिक्षण पाठ्यक्रम, मशीन लर्निंग पाठ्यक्रम और व्यावहारिक कार्यान्वयन गाइड के रूप में कार्य करता है। कोडबेस मॉडल प्रकारों की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करने वाली निर्देशात्मक सामग्री और उदाहरण प्रदान करता है, जिसमें इमेज क्लासिफिकेशन के लिए कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क, अनुक्रमिक डेटा के लिए रिकरेंट नेटवर्क और लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी सेल्स, और जेनरेटिव मॉडलिंग के लिए ऑटोएनकोडर शामिल हैं। इसमें डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग एजेंटों के लिए कार्यान्वयन और नए कार्यों के लिए प्री-ट्रेंड मॉडल को अनुकूलित करने के लिए ट्रांसफर लर्निंग तकनीकें भी शामिल हैं। यह प्रोजेक्ट डेटा प्रीप्रोसेसिंग, कंप्यूटेशनल ग्राफ परिभाषा और वेट ऑप्टिमाइज़ेशन सहित पूर्ण विकास लाइफसाइकिल को कवर करता है। यह मॉडल मूल्यांकन और प्रशिक्षण अनुकूलन के लिए उपयोगिताएं प्रदान करता है, जैसे कि ड्रॉपआउट और रेगुलराइजेशन, साथ ही नेटवर्क आर्किटेक्चर को विज़ुअलाइज़ करने और प्रशिक्षण मेट्रिक्स की निगरानी करने के लिए टूल प्रदान करता है।

SimpleTransformers is a high-level framework for training and fine-tuning transformer models for diverse natural language processing tasks. It functions as a toolkit for developing text classification, named entity recognition, and question answering models, while also serving as a sequence-to-sequence tool and a text embedding generator. The library distinguishes itself by providing a multi-modal model trainer capable of processing and classifying data that combines both text and image inputs. It further supports specialized workflows for conversational AI training, language model generation

TensorFlowTTS is a neural speech synthesis framework used to convert text into high-fidelity audio waveforms. It provides a toolkit for training and fine-tuning sequence-to-sequence or generative adversarial network architectures to produce natural sounding speech. The system includes neural vocoder implementations that transform intermediate acoustic representations into final audio waveforms. It also features playback speed control to adjust the rate of synthesized speech output. The framework covers the end-to-end pipeline for speech synthesis, including audio data preprocessing to create

यह प्रोजेक्ट प्रायिकता, सांख्यिकी और मशीन लर्निंग के अध्ययन के लिए एक अकादमिक पाठ्यक्रम रिपॉजिटरी और शैक्षिक संसाधन केंद्र है। यह एक डीप लर्निंग कोर्स वेबसाइट और निर्देशात्मक सामग्रियों का केंद्र है, जो न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर सिखाने के लिए डिज़ाइन की गई सामग्री का एक स्ट्रक्चर्ड संग्रह प्रदान करता है। रिपॉजिटरी एक व्यापक शैक्षिक संसाधन को मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट आर्काइव के साथ जोड़कर खुद को अलग करती है। यह मल्टीलेयर परसेप्ट्रॉन, कन्वेन्शनल नेटवर्क और रिकरेंट सीक्वेंस मॉडल सहित मॉडल की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए क्यूरेटेड शोध उदाहरण और कार्यान्वयन गाइड प्रदान करती है। प्रोजेक्ट कंप्यूटर विज़न रिसर्च, सीक्वेंस-टू-सीक्वेंस मॉडलिंग का कार्यान्वयन, और न्यूरल नेटवर्क ऑप्टिमाइज़ेशन तकनीकों सहित क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करती है। यह प्रोजेक्ट माइलस्टोन ट्रैकिंग और असाइनमेंट वितरण जैसे अकादमिक पाठ्यक्रम प्रबंधन के लिए प्रशासनिक टूल भी प्रदान करती है। निर्देशात्मक सामग्री इंटरैक्टिव नोटबुक, लेक्चर स्लाइड और वीडियो रिकॉर्डिंग के संयोजन के माध्यम से वितरित की जाती है।

evo2 एक जीनोमिक लार्ज लैंग्वेज मॉडल और फाउंडेशन मॉडल है जिसे विभिन्न प्रजातियों में आनुवंशिक जानकारी की भविष्यवाणी, जनरेशन और एनालिसिस के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह न्यूक्लियोटाइड सीक्वेंस मॉडलर और DNA सीक्वेंस जनरेटर के रूप में काम करता है, जो जीनोमिक डेटा को प्रोसेस करने के लिए ट्रांसफॉर्मर-आधारित सीक्वेंस मॉडलिंग का उपयोग करता है। यह सिस्टम सिंथेटिक DNA जनरेशन की क्षमताएं प्रदान करता है, जिससे बायोलॉजिकल प्रॉम्प्ट्स या प्रजाति-विशिष्ट टैग्स के आधार पर नए आनुवंशिक अनुक्रम बनाए जा सकते हैं। यह जीनोमिक वेरिएंट्स को स्कोर करने और DNA अनुक्रमों के भीतर जैविक गुणों का विश्लेषण करने के लिए न्यूक्लियोटाइड लाइक्लीहुड प्रेडिक्शन भी करता है। यह मॉडल इंटरमीडिएट लेयर्स से हाई-डायमेंशनल रिप्रेजेंटेशन निकालकर जीनोमिक सीक्वेंस एनालिसिस का समर्थन करता है। ये एम्बेडिंग्स आनुवंशिक डेटा के विशेष वर्गीकरण और डाउनस्ट्रीम एनालिसिस को सक्षम बनाती हैं।

This project is a structured TensorFlow deep learning curriculum and an interactive machine learning course delivered through Jupyter Notebooks. It serves as a technical guide and model zoo providing reference implementations for neural networks and machine learning algorithms. The curriculum focuses on practical implementations of computer vision, including object detection, semantic segmentation, and style transfer. It also provides tutorials for natural language processing, specifically covering word embeddings and encoder-decoder architectures for sequence modeling. The material covers t

यह लाइब्रेरी स्पीच रिकग्निशन और ऑडियो क्लासिफिकेशन करने के लिए न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए एक डीप लर्निंग फ्रेमवर्क प्रदान करती है। यह वेरिएबल-लेंथ ऑडियो इनपुट को टेक्स्ट या संख्यात्मक आउटपुट में मैप करने के लिए सीक्वेंस-टू-सीक्वेंस आर्किटेक्चर का उपयोग करती है, जो कस्टम स्पीच-टू-टेक्स्ट ट्रांसक्रिप्शन मॉडल्स के विकास को सक्षम बनाती है। यह प्रोजेक्ट एकीकृत ऑडियो प्रोसेसिंग क्षमताओं के माध्यम से अलग है जो रॉ वेवफॉर्म्स को स्पेक्ट्रोग्राम और उच्च-आयामी संख्यात्मक वैक्टर में बदलती है। ये टूल्स वक्ताओं की पहचान करने के लिए अद्वितीय मुखर विशेषताओं के निष्कर्षण, साथ ही विशिष्ट ऑडियो सोर्सेज और बोले गए अंकों के वर्गीकरण की अनुमति देते हैं। मॉडल विकास का समर्थन करने के लिए, लाइब्रेरी में ऑडियो ऑगमेंटेशन और सिग्नल पुनर्निर्माण के लिए उपयोगिताएं शामिल हैं। विभिन्न ध्वनिक एनवायरनमेंट का अनुकरण करने के लिए ऑडियो नमूनों को प्रोग्रामेटिक रूप से संशोधित करके और लेटेंट-स्पेस पुनर्निर्माण के माध्यम से सीखे गए फीचर्स की अखंडता को सत्यापित करके, सिस्टम अपने अंतर्निहित न्यूरल नेटवर्क की मजबूती में सुधार करता है।

This repository provides a collection of deep learning models and neural network architectures built for natural language processing tasks. It functions as a library of pre-trained models designed to process, analyze, and generate human language data using the TensorFlow framework. The project utilizes sequence-to-sequence modeling and layered neural architectures to handle variable-length language data. By employing static dataflow graphing and tensor-based representations, the models execute mathematical operations to transform input features into abstract linguistic meanings. Users can loa

This framework is a research-oriented toolkit designed for training, fine-tuning, and evaluating conversational agents using transformer-based language architectures. It provides an integrated environment for adapting large pre-trained models to specific dialogue datasets, enabling the development of systems capable of generating coherent, human-like responses. The project distinguishes itself through its support for multi-GPU distributed training, which accelerates the optimization of large-scale models. It also features configurable probabilistic decoding strategies, such as nucleus and gre

This repository is a collection of educational Jupyter notebooks designed to demonstrate practical machine learning and natural language processing techniques. It serves as a tutorial library for implementing statistical models and neural architectures to solve common linguistic analysis tasks through interactive, modular code execution. The project provides guided workflows for a wide range of applied tasks, including sentiment evaluation, named entity extraction, and document classification. It distinguishes itself by offering concrete implementations for complex operations such as probabil

यह प्रोजेक्ट Apple Silicon के लिए विशेष रूप से इंजीनियर, ऑन-डिवाइस स्पीच रिकग्निशन, सिंथेसिस और ऑडियो प्रोसेसिंग के लिए एक व्यापक टूलकिट है। यह वास्तविक समय, फुल-डुप्लेक्स वॉयस एजेंट बनाने के लिए एक फ्रेमवर्क प्रदान करता है जो पूरी तरह से ऑफ़लाइन काम करते हैं, प्रदर्शन और गोपनीयता बनाए रखने के लिए नेटिव हार्डवेयर त्वरण का लाभ उठाते हैं। ऑप्टिमाइज़्ड मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करके, लाइब्रेरी बाहरी क्लाउड सेवाओं पर निर्भरता के बिना जटिल ऑडियो कार्यों के स्थानीय निष्पादन को सक्षम बनाती है। यह लाइब्रेरी स्थानीय, उच्च-प्रदर्शन वॉयस इंटरैक्शन पर अपने विशेष फ़ोकस के माध्यम से खुद को अलग बनाती है। इसमें स्ट्रीमिंग ऑडियो पाइपलाइनों के लिए परिष्कृत ऑर्केस्ट्रेशन शामिल है, जो कम विलंबता के साथ वास्तविक समय ट्रांसक्रिप्शन, स्पीच सिंथेसिस और वॉयस क्लोनिंग की अनुमति देता है। सिस्टम को निरंतर, इंटरैक्टिव बातचीत को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें ऑडियो फीडबैक लूप को रोकने और पर्सिस्टेंट स्ट्रीमिंग सत्रों को प्रबंधित करने के लिए इन-बिल्ट तंत्र शामिल हैं। मुख्य इंटरैक्शन से परे, प्रोजेक्ट ऑडियो एन्हांसमेंट और प्रबंधन क्षमताओं का एक विस्तृत सूट प्रदान करता है। यह स्पीकर डायराइजेशन और एम्बेडिंग निष्कर्षण के साथ-साथ सोर्स सेपरेशन, नॉइज़ रिडक्शन और ऑडियो अपसैंपलिंग सहित उन्नत सिग्नल प्रोसेसिंग का समर्थन करता है। फ्रेमवर्क व्यापक मॉडल प्रबंधन उपयोगिताएँ भी प्रदान करता है, जैसे क्वांटाइजेशन नियंत्रण, मेमोरी प्रबंधन और कस्टम मॉडल वेट लोडिंग के लिए समर्थन, यह सुनिश्चित करते हुए कि डेवलपर्स स्थानीय हार्डवेयर पर प्रोसेसिंग गति और संसाधन खपत को संतुलित कर सकें। प्रोजेक्ट में ऑडियो कार्यों को निष्पादित करने और मॉडल वेट्स को ऑप्टिमाइज़्ड प्रारूपों में बदलने के लिए एक कमांड-लाइन इंटरफ़ेस शामिल है। यह मानक उद्योग इंटरफ़ेस के साथ एकीकरण की सुविधा के लिए HTTP और WebSocket एंडपॉइंट्स को भी उजागर करता है।