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FourierKAN

基于傅里叶变换的PyTorch神经网络层

FourierKAN是一个基于傅里叶变换的PyTorch神经网络层,旨在替代传统的线性层和非线性激活组合。该项目受Kolmogorov-Arnold网络启发,采用一维傅里叶系数,提高了优化效率和数值稳定性。FourierKAN支持CPU和GPU运行,并提供了训练策略和正则化方法。其核心优势在于潜在的内存效率和性能提升,为深度学习模型设计开辟了新的可能性。

fann - 高性能开源神经网络库
FANNGithub开源库开源项目机器学习神经网络跨平台
FANN是一个用C语言实现的开源神经网络库,支持多层网络结构和多种连接方式。它具备跨平台兼容性、高性能计算能力和易用性,提供丰富的训练算法和激活函数。该库支持15种以上编程语言绑定,附带完整文档和图形界面,适用于研究和商业开发。FANN让用户能够便捷地构建、训练和部署神经网络模型。作为一个广受欢迎的项目,FANN日均下载量约100次,支持RPROP和Quickprop等多种训练方法,实现了多种激活函数,并可在固定点和浮点数系统上运行。其执行速度比类似库快达150倍,同时保持了良好的灵活性。FANN持续维护,为人工智能研究和应用提供了可靠的基础设施。
TensorLayer - 高性能且灵活的深度学习和强化学习工具库
GithubTensorFlowTensorLayer开源软件开源项目强化学习深度学习
TensorLayer 是一个基于 TensorFlow 的深度学习和强化学习库,为研究人员和工程师提供多种可定制的神经网络层,简化复杂 AI 模型的构建。它设计独特,结合了高性能与灵活性,支持多种后端和硬件,并提供丰富的教程和应用实例。广泛应用于全球知名大学和企业,如谷歌、微软、阿里巴巴等。
ktransformers - 体验前沿LLM推理优化的灵活框架
GPU加速GithubKTransformersLLM推理优化大型语言模型开源项目深度学习框架
KTransformers是一个灵活的Python框架,通过高级内核优化和并行策略增强Transformers性能。框架支持单行代码注入优化模块,提供Transformers兼容接口、OpenAI和Ollama标准RESTful API及简化的ChatGPT风格Web UI。专注本地部署和异构计算优化,KTransformers集成Llamafile和Marlin内核,为LLM推理优化实验提供灵活平台。
ParallelWaveGAN - 通过Pytorch实现多种高效声码器模型
GithubHiFi-GANMelGANParallelWaveGAN多扬声器模型实时语音合成开源项目
ParallelWaveGAN项目以非官方形式用Pytorch实现了多种声码器模型,如Parallel WaveGAN、MelGAN等,支持实时语音合成并兼容ESPnet-TTS、NVIDIA's Tacotron2等系统。可帮助用户搭建适应多种语言的声音合成器。
factor-fields - 神经场和信号表示的统一框架
3D场景重建Factor FieldsGithub图像处理开源项目深度学习神经场
Factor Fields是一个新型神经场表示框架,提供高质量近似、紧凑模型和快速训练。该框架支持图像处理、SDF表示、NeRF渲染等多种应用,并具有跨场景泛化能力。作为信号建模和表示的统一方法,Factor Fields在多个领域展现出卓越性能,为未见图像和3D场景的处理提供了创新解决方案。
ETSformer-pytorch - 基于PyTorch的先进时间序列Transformer模型
ETSformerGithubPytorchTransformer开源项目指数平滑时间序列预测
ETSformer-pytorch是一个开源的时间序列分析工具,基于PyTorch实现了先进的Transformer模型。该项目集成了多头指数平滑注意力机制和频率选择功能,适用于时间序列预测和分类任务。ETSformer-pytorch提供简单的安装和使用方法,支持灵活的模型配置,并包含专门的分类包装器。这一工具为研究人员和开发者提供了处理复杂时间序列数据的有效解决方案。
torchmd-net - 神经网络势能模型的高效训练与实现框架
GPU加速GithubPyTorchTorchMD-NET分子动力学开源项目神经网络势能
TorchMD-NET是一个先进的神经网络势能(NNP)模型框架,提供高效快速的NNP实现。该框架与ACEMD、OpenMM和TorchMD等GPU加速分子动力学代码集成,并将NNP作为PyTorch模块提供。项目支持等变Transformer、Transformer、图神经网络和TensorNet等多种架构,可通过conda-forge安装或从源代码构建。TorchMD-NET具有灵活的训练配置选项,支持自定义数据集和多节点训练,并提供预训练模型。
pytorch-receptive-field - PyTorch CNN感受野计算与可视化工具
CNNGithubpytorch-receptive-field可视化开源项目感受野神经网络
pytorch-receptive-field是一个专门用于计算和可视化卷积神经网络(CNN)感受野的开源工具。该工具支持2D和3D CNN,能生成直观的感受野2D动画图。它易于集成到PyTorch项目中,可计算整个网络或特定层的感受野大小。这对于分析和优化CNN架构提供了重要参考。
Transformer-TTS - 神经语音合成系统
GithubPyTorchTacotronTransformer-TTS开源项目神经网络语音合成
Transformer-TTS,一个基于Pytorch的高效神经语音合成系统。它使用Transformer网络,且训练速度是传统seq2seq模型的3到4倍。不仅提供预训练模型,其合成语音质量经实验证明优异。同时,项目支持自定义学习模型及策略,包括Noam式预热衰减学习率及关键的梯度裁剪等,是语音合成研究的理想选择。
k2 - 高性能自动微分FSA/FST算法库 支持语音识别
CUDAGithubPyTorchk2开源项目有限状态自动机语音识别
k2是一个高性能的有限状态自动机(FSA)和有限状态转换器(FST)算法库,旨在与PyTorch和TensorFlow等自动微分工具包无缝集成。该库主要应用于语音识别领域,支持交叉熵、CTC和MMI等多种训练目标的融合,并能优化多阶段解码系统。k2基于C++和CUDA实现,提供高效并行计算,并与PyTorch深度集成,为语音识别技术的进一步发展提供了灵活而强大的框架。
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