Logo
Project Icon

deep-significance

深度神经网络显著性测试的开源解决方案

deep-significance深度学习显著性检验神经网络统计学Github开源项目

deep-significance 提供完全测试的显著性测试功能，包括几乎随机顺序（ASO）方法、bootstrap 检验和置换随机化方法。结合 Bonferroni 校正和样本大小分析，兼容 PyTorch、TensorFlow 和 NumPy 数据结构。支持多模型、多数据集和样本级别的比较，帮助用户准确评估模型性能，避免因随机因素导致的错误结论。

GithubGithub文档文档
介绍相关项目
Great-Deep-Learning-Tutorials - 全面深度学习教程和实用资源集锦
GithubPyTorch人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络
该项目汇集了深度学习领域的优质教程和资源,覆盖计算机视觉、自然语言处理、语音处理等多个方向。内容包括入门教程、高级课程、技术博客和开源代码库,涵盖模型量化、AutoML、图神经网络等前沿主题。同时提供深度模型训练的实践指南,适合系统学习和深入研究深度学习的人员参考。
nn_vis - 创新3D可视化技术助力神经网络分析
3D可视化技术Github开源项目批量归一化神经网络可视化边缘捆绑重要性估计
该项目开发了一种创新的3D神经网络可视化技术。通过批量归一化、微调和特征提取，估算网络各部分重要性。结合边缘捆绑、光线追踪等方法，构建神经网络的3D表示模型。这一技术验证了重要性估计的有效性，并为深入理解复杂神经网络架构开辟了新途径。
tensorflow-deep-learning - TensorFlow深度学习教程
GithubTensorFlow开源项目深度学习神经网络训练课程
本项目通过展示如何使用TensorFlow和Keras解决多种问题，教授深度学习的基本技能及其应用。课程内容包括关键视频教程、实践练习和项目实战，确保学习者能通过动手操作全面理解深度学习。适合任何级别的学者，帮助你提升个人和职业技能。
deepsleepnet - 自动睡眠阶段评分深度学习模型
DeepSleepNetEEGGithub开源项目深度学习睡眠阶段评分神经系统工程
DeepSleepNet是一个创新的深度学习模型，用于基于原始单通道脑电图(EEG)数据的自动睡眠阶段评分。其独特的双阶段架构融合了表示学习和序列残差学习技术，大幅提升了评分准确性。通过在MASS和Sleep-EDF等公开数据集上的严格评估，DeepSleepNet展现出优于传统手工特征工程方法的卓越性能。这一高效、精确的自动化工具为睡眠障碍诊断、睡眠质量监测等睡眠研究和临床应用领域带来了新的可能。
deepsnap - 高效灵活的图神经网络库 支持异构图和标准化流程
DeepSNAPGithubNetworkXPyTorch Geometric图深度学习开源项目异构图
DeepSNAP是一个专为图神经网络设计的Python库，连接NetworkX和PyTorch Geometric，提供灵活的图操作和标准化流程。它支持高效的图操作和转换、异构图处理，并提供数据集分割、负采样等功能。DeepSNAP的API易于使用，适用于节点分类、链接预测和图分类等多种图学习任务。
tfcausalimpact - TensorFlow实现的因果影响分析库
CausalImpactGithubTensorFlow因果推断开源项目时间序列分析贝叶斯结构模型
tfcausalimpact是一个基于TensorFlow实现的因果影响分析库。该工具利用贝叶斯结构模型分析干预前后的数据，评估干预效果。支持Python 3.7-3.11，提供统计结果输出和可视化功能。通过变分推断和HMC两种拟合方法，在分析精度和计算性能间实现平衡。适用于研究人员和数据科学家进行因果推断分析，操作简便，功能强大。
Quantus - 神经网络解释的定量评估工具箱
GithubQuantus工具包开源项目神经网络解释评估
Quantus提供超过30种指标，支持图像、时间序列、表格数据和自然语言处理等数据类型，兼容PyTorch和TensorFlow模型。作为一个易用的定量评估工具箱，Quantus涵盖了包括EfficientMPRT和SmoothMPRT在内的新指标，帮助研究人员在无真实数据情况下进行全面评估。欲了解更多详情，请参阅文档及最新发布的论文。
DeepRobust - PyTorch图像和图神经网络对抗性攻防开源库
DeepRobustGithubPyTorch图神经网络对抗攻击开源项目机器学习
DeepRobust是一个基于PyTorch的开源库，专注于图像和图神经网络的对抗性攻击与防御。它提供多种攻防算法，支持MNIST、CIFAR10等数据集，可与PyTorch Geometric集成。该库适用于对抗性机器学习研究，也为构建鲁棒深度学习模型提供工具。DeepRobust支持大规模图如OGB-ArXiv的攻击，并包含节点嵌入攻击和受害模型。它还提供图像预处理方法APE-GAN，支持ImageNet数据集，新增UGBA后门攻击和PRBCD可扩展攻击算法。库中包含MedianGCN、AirGNN等鲁棒模型，以及用于转换PyTorch Geometric和DeepRobust数据集的工具，成为全面的对抗性机器学习研究平台。
DL-Simplified - 为深度学习领域的贡献者提供从入门到高级的项目集
Deep LearningGithubMachine Learning开源开源项目数据分析项目贡献
DL-Simplified 资源库为深度学习领域的贡献者提供从入门到高级的项目集。该库包括按模板组织的数据集、图片、模型文件和依赖。用户可浏览问题区、fork仓库、创建PR等方式参与。深度学习通过多层神经网络处理大量数据，实现不同级别的数据抽象。了解最新的开源活动和参与方法，及项目成就与贡献者。
easy-tensorflow - TensorFlow教程与简化代码示例
Easy-TensorFlowGithubPythonTensorFlow开源项目教程深度学习
Easy-TensorFlow提供详尽的教程和简化的代码实现，旨在简化学习路径。项目涵盖从基础到高级的教程，每个步骤都有全面解释和源代码示例。它强调低层和高层网络训练接口、Tensorboard可视化工具、多GPU支持等特性。无论是新手还是有经验的开发者，都可以通过这些教程更加高效地掌握TensorFlow。
相关项目
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型，免费访问各种图像生成与AI训练工具，从Stable Diffusion等基础模型开始，轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术，推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器，它将改变您观看视频的方式！SubCat结合了先进的人工智能技术，为您提供即时视频字幕翻译，无论是本地视频还是网络流媒体，让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台，利用前沿AI技术，为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图，再到文案生成，美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具，简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定，平台可快速生成高质量论文大纲和全文，配合图表、参考文献等一应俱全，同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务，保障数据安全，有效提升写作效率和论文质量。

使用协议隐私政策广告服务
投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号