Inicio Proyectos antialiased-cnns
antialiased-cnns
Python

antialiased-cnns

pip install antialiased-cnns para mejorar la estabilidad y precisión

por adobe · GitHub
Estrellas
Ramas
Creado
Último commit
Categoría
Lenguaje
antialiasingartificial-intelligencecnnsPython
Ver en GitHub
En palabras simples

Instala una biblioteca para mejorar la estabilidad y precisión de las redes neuronales convolucionales durante el entrenamiento.

¿Mantienes este proyecto?

Reivindica su pagina: indexada sea cual sea su posicion, traducida a seis idiomas y enriquecida con tus propias palabras.

Reivindicar esta pagina →
antialiased-cnns — GitHub preview card
📈 Historial de estrellas
1 6861 685
2026-07-202026-08-31
📈 Sigue antialiased-cnns

Recibe una alerta por correo en su próximo lanzamiento o cuando despegue — no te pierdas nada.

Gratis · sin tarjeta · cancela cuando quieras
Recibir alertas por email →
📄 Acerca de

pip install antialiased-cnns para mejorar la estabilidad y precisión

antialiased-cnns tiene 1.7k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 202 veces. antialiased-cnns está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2019. Sus temas principales son: antialiasing, artificial-intelligence, cnns, computer-vision.

Frequently asked questions

¿Qué es antialiased-cnns?

pip install antialiased-cnns para mejorar la estabilidad y precisión

¿antialiased-cnns es de código abierto?

antialiased-cnns es un proyecto de código abierto.

¿antialiased-cnns es gratis?

Sí. antialiased-cnns es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.

¿En qué lenguaje está escrito antialiased-cnns?

antialiased-cnns está escrito principalmente en Python.

🏅 ¿Mantenedor de este proyecto?
olud.ai badge — antialiased-cnns

Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.

[![olud.ai](https://olud.ai/badge.php?tool=adobe-antialiased-cnns)](https://olud.ai/project/adobe-antialiased-cnns.html)
Más opciones de distintivos →
🧬 Comparte ADN con

Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.