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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。

vocos - 基于傅里叶变换的快速神经声码器
GithubVocos开源项目深度学习神经声码器语音技术音频合成
Vocos是一款创新的神经声码器,通过生成频谱系数而非时域样本来合成音频波形。它采用GAN训练,支持从梅尔频谱图和EnCodec令牌重建音频,实现了快速高效的音频合成。Vocos的独特设计弥合了时域和傅里叶域神经声码器之间的差距,为音频合成领域提供了新的解决方案。
torchcrepe - PyTorch实现的CREPE音高追踪算法
CREPEGithubPyTorch开源项目深度学习音频处理音高跟踪
torchcrepe是CREPE音高追踪算法的PyTorch实现,提供音高预测、周期性分析和音频嵌入功能。该项目支持多种解码方法、滤波和阈值处理,可用于语音和音乐分析。torchcrepe还包含文件处理和命令行接口,便于进行音高相关的音频处理。
ASE_ANI - 神经网络势能模型为原子模拟提供高效准确预测
ANIGithub分子动力学开源项目机器学习神经网络势能量子化学
ASE-ANI是一个开源的神经网络势能模型接口,为原子模拟环境(ASE)设计。它集成了ANI-1x和ANI-1ccx模型,可对CHNO元素进行高精度预测。该项目运用深度学习技术,实现了DFT级别的精度和显著降低的计算成本。ASE-ANI支持CUDA加速,适用于配备NVIDIA GPU的Ubuntu系统,为分子动力学模拟等应用提供高效解决方案。
QFormer - 四边形注意力机制提升视觉Transformer性能
GithubVision Transformer图像分类开源项目注意力机制目标检测计算机视觉
QFormer是一种创新的视觉Transformer模型,采用四边形注意力机制替代传统窗口注意力。该模型通过可学习的四边形回归模块,将默认窗口转换为目标四边形进行计算,从而更好地建模不同形状和方向的目标。在图像分类、目标检测、语义分割和人体姿态估计等多项视觉任务中,QFormer在保持低计算成本的同时,性能显著优于现有的视觉Transformer模型。
deep-learning-v2-pytorch - 深度学习教程与项目实战指南
Deep LearningGithubPyTorch卷积神经网络开源项目生成对抗网络神经网络
本仓库提供 Udacity 深度学习 v7 纳米学位课程的相关资料,包括各种深度学习主题的教程笔记本,涉及卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等模型的实现。内容涵盖权重初始化、批量归一化等技术,用户还可以访问项目起始代码,并学习在 AWS SageMaker 上部署模型。
UniRepLKNet - 统一架构的大核卷积网络,提升多模态识别与时间序列预测精度
GithubUniRepLKNet图像识别多模态识别大核卷积开源项目时间序列
UniRepLKNet项目提出了一个适用于图像、音频、视频、点云和时间序列的大核卷积网络统一架构。通过提供四个设计大核卷积网络的架构指南,显著提升了多模态数据的识别性能。特别是在全球温度和风速预测等挑战性的时间序列预测任务中,UniRepLKNet表现优异,超过了现有系统。这一项目不仅重振了卷积神经网络在传统领域的表现,还展示了其在新兴领域的广泛应用潜力。
practicalAI-cn - PyTorch与Google Colab下的机器学习与深度学习实践
GithubGoogle ColabPyTorchpracticalAI开源项目机器学习深度学习
通过practicalAI-cn项目,任何水平的学习者都可以从基础到进阶掌握机器学习与深度学习技能。项目使用PyTorch实现核心算法,并提供多种notebooks,涵盖线性回归、卷积神经网络等多种模型。无需复杂的环境设置,可通过Google Colab直接运行,进行产品级的面向对象编程学习,助力从数据中获取有价值的见解。
CNTK - 深度学习工具包,支持多种模型,包括DNN、CNN和RNN
CNTKGithubONNX开源开源项目深度学习神经网络
CNTK,微软的开源深度学习工具包,支持多种模型,包括DNN、CNN和RNN。具备自动微分和GPU并行化等高级功能,简化开发和训练流程,并完美支持ONNX,兼容多种AI框架。
norse - 生物启发的脉冲神经网络深度学习库
GithubNorsePyTorch开源项目深度学习神经形态计算脉冲神经网络
Norse是一个基于PyTorch的脉冲神经网络深度学习库,提供生物启发的神经元组件。它利用神经元的稀疏性和事件驱动特性,为研究人员和开发者提供现代化基础设施。Norse支持多种神经元模型、突触动力学和算法,并提供数据集集成和任务示例,适用于不同规模的实验环境。
Deep-Learning-Experiments - 深度学习实验和课程指南,涵盖理论与实践
Deep LearningGithubLLMPyTorchSupervised LearningTransformer开源项目
本页面介绍2023版深度学习实验课程,包括理论与实践内容。涵盖监督学习、多层感知器、优化、正则化、卷积神经网络、变压器、自编码器、生成对抗网络和大型语言模型等主题,并提供开发环境、Python、Numpy、PyTorch及Gradio的实践指南。所有文档和代码示例在GitHub上提供,帮助学习者掌握深度学习技术。
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