continual-learning

PyTorch 在三种不同场景中实现各种持续学习方法

Continual Learning PyTorch NeurIPS incremental learning Synaptic Intelligence Github 开源项目

此项目实现了在增量学习场景中的PyTorch深度神经网络实验，支持学术设置下的分类问题，且可进行更加灵活的无任务增量学习实验。项目提供了演示脚本和详细的安装指导，适合多种经典方法的性能对比和自定义实验。

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论文

介绍相关项目

machine-learning-book - 深入使用PyTorch和Scikit-Learn的机器学习指南

GithubMachine LearningPackt PublishingPyTorchScikit-LearnSebastian Raschka开源项目

该书介绍了如何使用PyTorch和Scikit-Learn进行机器学习，内容包含从数据预处理到高级深度学习模型的实现。主要涵盖分类、回归、聚类、神经网络、自然语言处理、生成对抗网络及强化学习等主题，通过实用的代码示例和实际应用帮助读者掌握机器学习技术。无论是初学者还是有经验的开发者，都可以将其作为理解和应用机器学习的重要参考资料。

hivemind - 去中心化的分布式深度学习PyTorch库

GithubHivemindPyTorch分布式训练开源项目深度学习神经网络

Hivemind是一个基于PyTorch的去中心化深度学习库，旨在通过多台分布在不同地点的计算机共同训练大型模型。主要特点包括去中心化的分布式训练、容错反向传播、参数去中心化平均以及支持任意大小的神经网络训练。Hivemind兼容Linux、macOS和Windows系统，可通过pip或源码进行安装，并提供PyTorch Lightning集成及详尽的使用文档和示例。

pytorch-blender - 将Blender与PyTorch融合的深度学习框架

BlenderGithubPyTorchblendtorch人工视觉数据开源项目深度学习

blendtorch是一个Python框架，将Blender与PyTorch无缝集成，用于人工视觉数据的深度学习。它使用Eevee实时渲染器生成图像和注释，提高了模型训练效率。该框架支持分布式Blender渲染直接输入PyTorch数据管道，适用于监督学习和域随机化。blendtorch还提供OpenAI Gym支持，可用于强化学习训练。这一工具为人工训练数据生成和深度学习研究提供了灵活高效的解决方案。

Pytorch-RNN-text-classification - RNN短文本分类模型支持多类别高效处理

GithubLSTMPyTorchRNN开源项目短文本分类词嵌入

Pytorch-RNN-text-classification是一个多类别短文本分类模型，基于RNN架构设计。该项目使用Pytorch实现，集成词嵌入、LSTM（或GRU）和全连接层。模型支持GloVe预训练词向量，采用交叉熵损失函数和Adam优化器。通过零填充和PackedSequence技术处理mini-batch，提高训练效率。项目包含数据预处理和训练脚本，方便研究人员快速应用于实际文本分类任务。

pytorch-book - PyTorch 1.8入门与高级应用指南

GithubPyTorch开源项目深度学习生成对抗网络神经网络自然语言处理

这本书提供了《深度学习框架PyTorch：入门与实践（第2版）》的对应代码，基于PyTorch 1.8编写，内容涵盖基础使用、高级扩展和实战应用三大模块。读者可以学习从安装PyTorch、使用Tensor与自动微分系统、构建神经网络模块到进行数据加载与GPU加速等操作。此外，还讲解了向量化、分布式计算及CUDA扩展的高级技术，并通过图像分类、生成对抗网络、自然语言处理、风格迁移及目标检测等实战项目，深入理解并应用PyTorch进行深度学习开发。

recurrent-memory-transformer-pytorch - Recurrent Memory Transformer的PyTorch实现助力超长序列处理

GithubPyTorchRecurrent Memory Transformer人工智能开源项目深度学习自然语言处理

Recurrent Memory Transformer的PyTorch实现项目致力于解决超长序列处理问题。该模型通过创新的记忆机制和高效注意力机制，可处理长达百万token的序列。项目提供简便的安装使用方法，支持XL记忆和记忆回放反向传播等先进功能。这一实现在长序列处理、因果推理和强化学习等领域展现出优异性能，为AI研究和应用开发提供了实用工具。

stanford-tensorflow-tutorials - CS 20课程的TensorFlow深度学习代码示例和课程进度

CS 20GithubPythonTensorFlowstanford-tensorflow-tutorials开源项目深度学习

提供斯坦福CS 20课程的TensorFlow代码示例和详细课程笔记，涵盖Python 3.6与TensorFlow 1.4.1，实时更新课程进度，包含前一年课程的资源。详细信息见课程大纲和设置指南。

Daily-DeepLearning - 全面计算机基础、Python应用、数据科学及机器学习指南

GithubPython开源项目操作系统数据结构机器学习深度学习

提供丰富的计算机科学教育资源，涵盖数据结构、操作系统、计算机网络等基础课程。Python和数据科学部分包括numpy、pandas、matplotlib等流行库的使用教程。机器学习和深度学习部分涉及逻辑回归、集成学习、RNN、CNN等理论及实践内容，适合初学者及进阶学习者掌握计算机科学与人工智能技术。

tianshou - 基于PyTorch的高性能模块化强化学习框架

GithubPyTorchTianshou开源项目强化学习深度学习算法库

Tianshou是基于PyTorch和Gymnasium的强化学习框架,提供高性能、模块化设计和友好接口。支持在线、离线、多智能体及基于模型的算法,兼顾实现简洁和灵活性。特点包括向量化环境、RNN训练、自定义状态/动作等。框架涵盖多种先进算法,配有完善文档和测试,适合研究和应用开发。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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