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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。

keras-non-local-nets - Keras非局部神经网络实现,多模式支持与计算优化
GithubKeras开源项目张量运算深度学习计算机视觉非局部神经网络
keras-non-local-nets项目提供了Keras实现的非局部神经网络块。支持Gaussian、Embedded Gaussian和Dot等多种实例化方式,并通过可变屏蔽计算模式优化性能。项目包含使用模板和示例代码,便于集成到现有神经网络中。同时支持函数式API和Sequential API,适应不同的网络构建需求。
flashtorch - 基于PyTorch的神经网络可视化工具
FlashTorchGithubPyTorch可视化开源项目特征可视化神经网络
FlashTorch是基于PyTorch的神经网络可视化工具,通过简单的接口实现特征可视化技术,如显著性图和激活最大化。该工具兼容torchvision预训练模型和自定义PyTorch模型,有助于研究人员和开发者理解、解释及优化神经网络的内部工作机制。FlashTorch仅需几行代码即可应用,为深入分析神经网络提供了便捷途径。
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。
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。
ThunderKittens - 高效瓦片原语框架助力深度学习内核开发
CUDAGPU编程GithubThunderKittens开源项目深度学习矩阵运算
ThunderKittens是一个用于开发高性能CUDA深度学习内核的框架。它基于现代GPU架构设计,通过操作16x16及以上的数据瓦片实现高效计算。框架支持张量核心、共享内存优化和异步数据传输等特性,充分利用GPU性能。ThunderKittens以简洁、可扩展和高速为设计原则,适用于各类深度学习算法的高效实现。
KAIR - 多功能视频与图像增强开源工具箱,涵盖最新深度学习模型
BSRGANGithubSCUNetSwinIRUSRNetVRT开源项目
KAIR项目提供了视频超分辨率、去模糊、去噪等图像处理技术的训练和测试代码,支持如DnCNN、FFDNet、SRMD、MSRResNet、ESRGAN、SwinIR等最新模型。这些代码简洁易懂,并附有详细指南,即使是复杂的图像恢复任务也能取得高性能效果。项目定期更新,确保用户体验最新技术进展。
torchquantum - 快速可扩展的PyTorch量子计算框架
GPU加速GithubPyTorchTorchQuantum开源项目量子电路模拟量子计算
TorchQuantum是基于PyTorch的开源量子计算框架,支持多达30个量子比特的GPU加速模拟。它具有动态计算图、自动梯度计算和批处理模式等特性,适用于量子算法设计、参数化量子电路训练和量子机器学习研究。与同类框架相比,TorchQuantum在GPU支持和张量化处理方面表现出色。
kornia - 高效、差分化的PyTorch计算机视觉库
GithubKorniaPyTorch开源开源项目深度学习热门计算机视觉
Kornia是一款基于PyTorch的差分化计算机视觉库,提供一系列可插入神经网络的运算和模块,用于解决通用的计算机视觉问题。该库利用PyTorch高效性和自适应反向传播算法,支持图像变换、视觉几何、深度估算及基于张量的低层图像处理等功能,适用于研究和商业用途。
liquid_time_constant_networks - Liquid Time-Constant Networks (LTC) 的代码库
BPTTGithubLiquid time-constant NetworksTensorFlowcontinuous-time modelspython3开源项目
本项目提供了Liquid time-constant Networks等连续时间模型的官方训练资源。支持使用TensorFlow和Python进行模型训练与评估,适用于手势分割、房间占用检测、交通量预测等多种数据集。通过详细的步骤和参数设置指导,科研人员和开发者可以优化并存储训练结果,深入探索连续时间模型的应用。
FocalNet - 突破注意力机制的新型视觉模型架构
FocalNetsGithub卷积神经网络图像分类开源项目目标检测语义分割
FocalNet是一种创新的视觉模型架构,无需使用注意力机制。其核心的焦点调制技术在多项视觉任务中超越了现有的自注意力方法。该模型在ImageNet分类和COCO检测等基准测试中表现优异,同时保持了高效简洁的实现。FocalNet具有平移不变性、强输入依赖性等特点,为计算机视觉领域提供了一种全新的建模思路。
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