YamilVidal

YamilVidal's Stars

• gon-uri/detach_rocket

  This repository contains the implementation of Sequential Feature Detachment (SFD) for feature selection and its application to Detach-ROCKET for time series classification.

  Language:Python321

• state-spaces/mamba

  Mamba SSM architecture

  Language:Python13.7k1.2k

• spinicist/nanslice

  A Python implementation of 'dual-coding'

  Language:Python409

• raphaelvallat/pingouin

  Statistical package in Python based on Pandas

  Language:Python1.7k143

• NeuromatchAcademy/course-content-dl

  NMA deep learning course

  Language:Jupyter Notebook758269

• shelfwise/receptivefield

  Gradient based receptive field estimation for Convolutional Neural Networks

  Language:Jupyter Notebook33625

• lrkrol/SEREEGA

  SEREEGA: Simulating Event-Related EEG Activity

  Language:MATLAB6517

• dicarlolab/CORnet

  [NeurIPS'19 Oral] CORnet: Modeling the Neural Mechanisms of Core Object Recognition

  Language:Python25366

• macfergus/badukai

  Some experiments

  Language:Python1

• IAARhub/TrucoAnalytics

  [DESAFIO] ¿Cómo hacer que una computadora ( inteligencia artificial ) juegue mejor que un humano al truco? El Truco es un juego de cartas Argentino popularmente jugado en el todo el país y el cono sur. Es un juego de estrategia competitivo basado en turnos, de estados finitos e información incompleta, lo cúal quiere decir que los jugadores basaran sus estrategias en base a especulaciones en cuanto a las cartas de los demas. En los últimos tiempos, han existido numerosos articulos cientificos implementando modelos de aprendizaje reforzado en juegos de dichas caracteristicas. No obstante, aun no hay ningun trabajo que haya analizado este particular juego Argentino y su estadistica (probabilidad). El próposito de este proyecto es analizar este juego desde un aspecto computacional para poder, luego, modelar un agente de aprendizaje reforzado. Para dicho fin, primero vamos a hacer una revisión de los trabajos cientificos en juegos similares (como el poker), luego conceptualizar algunos terminos clave en función del comportamiento y estilo cognitivo de jugadores de truco y finalmente, proponemos a la comunidad el involucramiento en el desarrollo de un agente de aprendizaje reforzado para resolver este problema.

  Language:Java376

• maxpumperla/deep_learning_and_the_game_of_go

  Code and other material for the book "Deep Learning and the Game of Go"

  Language:Python994392

• LIMO-EEG-Toolbox/limo_tools

  Hierarchical Linear Modelling for MEEG data

  Language:MATLAB6028