FourierKAN

基于傅里叶变换的PyTorch神经网络层

FourierKAN 人工神经网络傅里叶变换深度学习 PyTorch Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

Flowformer - Flowformer 利用保护流网络实现 Transformer 线性化和长序列处理

FlowformerGithubTransformer开源项目注意力机制流网络理论线性复杂度

Flowformer 是一种 Transformer 模型，通过引入保护流网络理论，实现了线性复杂度的注意力机制。它能够处理超过4000多个标记的长序列，在视觉、自然语言处理、时间序列和强化学习等领域表现优异。在长序列建模任务中，Flowformer 的平均准确率达到56.48%，超过了 Performer 和 Reformer 等现有方法。该项目不依赖特定归纳偏置，提供了核心代码实现和多个领域的应用示例，为研究人员和开发者提供了一个通用的基础模型。

annotated_deep_learning_paper_implementations - 简洁易懂的PyTorch神经网络和算法实现

GANGithubPyTorchReinforcement LearningTransformerlabml.ai开源项目

该项目提供详细文档和解释的简明PyTorch神经网络及算法实现，涵盖Transformer、GPT-NeoX、GAN、扩散模型等前沿领域，并每周更新新实现，帮助研究者和开发者高效理解深度学习算法。

attorch - 易于修改的Python神经网络模块

GithubPyTorchTritonattorch开源项目深度学习神经网络模块

attorch是一个基于OpenAI Triton的PyTorch模块子集，提供易于修改的高效神经网络模块。支持自动混合精度、计算机视觉和自然语言处理相关层。

qkeras - Keras 的量化扩展工具，通过替换部分 Keras 层，能够快速创建量化版深度学习模型

GithubKerasQKerasTensorFlow开源项目深度学习量化

QKeras 是一个针对 Keras 的量化扩展工具，通过替换部分 Keras 层，能够快速创建量化版深度学习模型。项目设计遵循用户友好、模块化和易扩展的原则，包括 QDense 和 QConv2D 等多种量化层。QTools 用于辅助硬件实现和能耗估算，AutoQKeras 可以自动进行模型量化和重新平衡。此项目提供简单易用的界面，适用于快速原型设计、前沿研究和生产环境。

dasp-pytorch - 基于PyTorch的可微分音频信号处理器库

GithubPyTorch信号处理开源项目深度学习神经网络音频处理

dasp-pytorch是一个基于PyTorch的可微分音频信号处理库。它实现了混响、失真、动态范围处理、均衡和立体声处理等功能，可用于虚拟模拟建模、参数估计、自动DSP和风格迁移。该库支持CPU和GPU批处理，有助于加速训练和优化性能。作为开源项目，dasp-pytorch在Apache 2.0许可下可免费用于学术和商业目的。

pytorch-forecasting - 前沿的时间序列预测工具包，提供灵活的高层API

GithubPyTorch ForecastingPyTorch Lightning开源项目时间序列预测深度学习神经网络

PyTorch Forecasting 是一个基于 PyTorch 的时间序列预测包，适用于实际应用和研究。它支持多种神经网络架构及自动日志记录，利用 PyTorch Lightning 实现多 GPU/CPU 的扩展训练，并内置模型解释功能。关键特性包括时间序列数据集类、基本模型类、增强的神经网络架构、多视角时间序列指标和超参数优化。安装简便，支持 pip 和 conda，文档详尽，并包含模型比较和使用案例。

FasterTransformer - 基于NVIDIA平台的高性能Transformer编解码器实现与调优

BERTFasterTransformerGPTGithubNVIDIATensorRT-LLM开源项目

FasterTransformer不仅支持多框架集成，还针对NVIDIA新一代GPU优化了编解码性能，极大提升了操作效率和处理速度。包含模型支持、性能对比及API演示的详细文档，有助于用户深入了解并有效使用FasterTransformer。

keops - 大规模矩阵运算与自动微分的高效GPU加速库

GPU计算GithubKeOps开源项目核方法符号矩阵自动微分

KeOps是一个开源库,专门用于高效计算大型数组的归约运算。它集成了高效C++程序和自动微分引擎,支持Python、Matlab和R等多种编程语言。KeOps尤其适合处理核矩阵向量乘积、K近邻查询和N体问题等计算,即使在核矩阵或距离矩阵超出内存容量的情况下也能高效运行。与PyTorch GPU基准相比,KeOps在多种几何应用中能实现10-100倍的性能提升,广泛应用于核方法和几何深度学习等领域。

WaveRNN - 高效神经音频合成技术

GithubPytorchTTSTacotronWaveRNN开源项目语音合成

WaveRNN通过Pytorch实现了Deepmind的高效神经音频合成技术，并包含Tacotron训练支持，提供两种预训练模型。项目向研究者和开发者开放，并附有详细使用指南与多样化的自定义功能，以便进行高质量的文本到语音转换。

EEG-Conformer - 结合卷积和自注意力的EEG解码与可视化工具

EEG ConformerEEG解码Github卷积神经网络大脑波形投影开源项目自注意力机制

EEG Conformer是一种结合卷积和自注意力机制的EEG分类与可视化工具。其卷积模块提取时间和空间上的局部特征，自注意力模块捕捉全局关联，最终通过全连接层进行分类预测。此外，EEG Conformer还具备将类激活映射到脑拓扑图的可视化功能。支持Python 3.10和Pytorch 1.12，在多个BCI竞赛数据集上表现出色。

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