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Bayesian-Neural-Networks

在PyTorch中实现的贝叶斯神经网络近似推断方法

Bayesian Neural NetworksPytorch回归实验MNIST分类实验近似推断方法Github开源项目

项目在PyTorch框架下实现了多种贝叶斯神经网络的近似推断方法，包括Bayes by Backprop、MC Dropout、SGLD和Kronecker-Factorised Laplace。这些方法适用于同质和异质回归实验及MNIST分类实验。项目提供了模型训练脚本、Colab笔记本和实验结果的可视化工具，方便用户进行模型训练和评估。所有依赖和数据集已在笔记本中预设，并支持免费GPU运行平台，帮助用户轻松上手。

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介绍相关项目
tiny-cuda-nn - 专注于快速训练和查询神经网络的开源框架
C++编程CUDAGPUGithubTiny CUDA Neural Networks开源项目深度学习
Tiny CUDA Neural Networks是一个紧凑、高效的开源框架，专注于快速训练和查询神经网络。它包含优化的多层感知器（MLP）和多分辨率哈希编码，并支持多种输入编码、损失函数和优化器。适用于NVIDIA GPU，通过C++/CUDA API和PyTorch扩展，助力高性能计算和深度学习项目。
RecBole-GNN - 图神经网络推荐算法开源库
GithubPyTorchRecBole-GNN图神经网络开源库开源项目推荐系统
RecBole-GNN是一个开源的图神经网络推荐算法库，基于PyTorch和RecBole构建。该库专注于复现和开发GNN推荐算法，涵盖通用、序列和社交推荐三大类别。它提供统一API、高效图处理模块和丰富的算法库，支持多种前沿GNN推荐模型。RecBole-GNN还提供详细的性能对比，为研究人员提供便捷的GNN推荐算法开发和评估平台。
pytorch_tabular - 表格数据深度学习的简易化解决方案
GithubPyTorchPyTorch Lightning开源项目标签数据模型定制深度学习
PyTorch Tabular是一个开源库，旨在简化表格数据的深度学习应用。该库具有低阻力易用性、易于定制和可扩展性，基于PyTorch和PyTorch Lightning构建。提供如TabNet、NODE和GATE等多种模型选择，适用于研究和实际应用。详细的文档和简单的安装流程使用户能够快速上手和自定义模型，提高机器学习任务的效率和性能。
DeepRL - PyTorch 中深度强化学习算法的模块化实现
A2CDQNDeepRLGithubPyTorch开源项目深度强化学习
DeepRL项目使用PyTorch实现了一系列流行的深度强化学习算法，提供模块化框架，适用于从简单任务到高难度游戏。支持的算法包括DQN、C51、QR-DQN、A2C、DDPG、PPO等，并具备异步数据生成和传输功能。项目依赖PyTorch v1.5.1，具体依赖请参考Dockerfile和requirements.txt。此外，项目提供代码示例和性能曲线图，适合相关研究参考和使用。
ml-course - 机器学习课程介绍，涵盖基础理论、实操任务和丰富资源
Deep LearningGithubGradient boostingMachine LearningNaive BayeskNN开源项目
这个机器学习课程介绍了从朴素贝叶斯和kNN到深度学习的基础知识。页面提供了详细的课程笔记、视频资料和练习题。适合初学者和进阶学习者，内容包括线性回归、支持向量机和梯度提升等，是系统学习机器学习的理想资源。
wandb - 专注于机器学习流程优化的工具
GithubWeights & Biases开源项目数据可视化机器学习模型管理模型训练
Weights & Biases（简称W&B）是一个专注于机器学习流程优化的工具，它通过追踪和可视化机器学习的各个阶段——从数据集处理到模型部署——以提高开发效率。W&B 允许用户在一处平台上管理和比较多个实验，便捷地监控实验的运行效果及进度。
tf_efficientnet_b5.ns_jft_in1k - 精准描述EfficientNet的图像分类与特征提取能力
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNetNoisy Studenttimm图像分类开源项目模型
模型tf_efficientnet_b5.ns_jft_in1k，根植于EfficientNet，经过Noisy Student半监督学习技术在Tensorflow上训练后移植至PyTorch，专用于ImageNet-1k和JFT-300m未标记数据集的图像分类，具有优越的准确性和效能。其结构简洁，具备卓越的特征提取和图像嵌入能力，在多种计算机视觉任务中广泛应用。
torchexplorer - 交互式PyTorch模型结构和训练过程可视化工具
GithubPyTorchTorchExplorer可视化工具开源项目模型调试神经网络
TorchExplorer是一个用于PyTorch模型可视化的开源工具,支持交互式检查网络中各nn.Module的输入、输出、参数和梯度。它可与Weights & Biases集成或独立运行,提供模型结构可视化、中间张量查看等功能。TorchExplorer有助于深入理解神经网络内部机制,简化复杂模型的调试和优化过程。
CV - 深度学习视频教程及笔记资源
GithubJupyter NotebookPytorch开源项目数据集深度学习视频讲解
本项目提供深度学习视频讲解及笔记资源，涵盖Pytorch、李沐、吴恩达等名师课程，并附有详细的数据集和实用工具。适合从事AI算法开发、图像处理及语音识别方向的求职者，并提供多家知名企业的内推机会，帮助自学者搭建交流平台，实现技术突破和职业发展。
pytorch-bert-crf-ner - PyTorch实现的BERT-CRF韩文命名实体识别器
BERTCRFGithubKoBERTNERPytorch开源项目
该项目是一个用PyTorch实现的BERT和CRF结合的韩文命名实体识别器，适用于PyTorch v1.2及Python 3.x环境。通过实际案例和详细日志展示该识别器的使用方法及其高效的韩文命名实体识别能力。借助于SKTBrain的KoBERT模型，本项目实现了容易上手的BERT-CRF命名实体识别系统。
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