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neurodiffeq

神经网络求解微分方程的开源Python库

neurodiffeq是一个开源Python库,专门用于利用神经网络求解微分方程。它支持求解常微分方程和偏微分方程,可处理初值和边界值问题。该库提供灵活API,允许自定义神经网络结构、采样策略和监视器。neurodiffeq还支持方程束和反问题求解,能同时处理一系列参数化方程。这使其成为科学和工程领域中解决各类微分方程问题的实用工具。

lightning-uq-box - 神经网络不确定性量化开源工具库
GithubLightning-UQ-BoxPyTorch不确定性量化开源项目机器学习深度学习
Lightning-UQ-Box是基于PyTorch的开源库,为神经网络提供多种不确定性量化技术。该库实现了多种UQ方法,支持不同架构和理论基础,便于在数据集上比较方法效果。它简化了UQ在工作流中的应用,降低了使用门槛,有助于促进UQ方法的比较和开发,并注重实验的可重现性。
neural-compressor - 开源深度学习模型压缩工具库
GithubIntel Neural Compressor大语言模型开源项目模型压缩深度学习框架量化
Neural Compressor是一款开源深度学习模型压缩工具库,支持TensorFlow、PyTorch和ONNX Runtime等主流框架。它提供量化、剪枝、知识蒸馏等多种压缩技术,适用于Intel等多种硬件平台。该工具支持大语言模型优化,并与主流云服务和AI生态系统集成。其自动化的精度感知量化策略有助于平衡模型性能和精度。
deepdow - 融合深度学习的投资组合优化框架
GithubPython包开源项目投资组合优化权重分配梯度下降深度学习
deepdow是一个Python开源项目,致力于连接投资组合优化和深度学习。它通过构建完全可微分的层级管道,实现市场预测和优化问题设计的融合。该框架支持单次前向传递完成权重分配,集成可微凸优化技术,并提供多种数据加载策略。deepdow适用于CPU和GPU环境,为研究人员提供了灵活的实验平台。
neurite - 医疗影像分析神经网络工具箱,支持TensorFlow和Keras
GithubNeuritekerastensorflow医疗影像分析卷积网络开源项目
Neurite是一个专注于医疗影像分析的神经网络工具箱,兼容TensorFlow和Keras,包括多种网络层、实用工具、灵活模型、生成器和回调函数,适合处理、训练和调试医疗影像数据。其主要功能有UNet模型、卷积编码器和解码器、N维网格插值、分割工具和度量指标。该工具可以通过pip简单安装,并提供科研文献引用支持,项目鼓励社区贡献,已在VoxelMorph和brainstorm等项目中使用。
deepseek-math-7b-instruct - 深度数学推理的开源解决方案
DeepSeekMathGithubHuggingface人工智能开源项目数学求解模型模型训练自然语言处理
DeepSeekMath作为开源项目,利用最先进的transformers技术支持在数学问题中实现链式思维推理。其模型通过商用许可提供,帮助在积分和微分等领域提高计算效率和准确性,并提供详细的使用指南和技术支持。
Neuralhub - 一体化神经网络开发与协作环境
AI工具AI研究Neuralhub协作平台深度学习神经网络
Neuralhub是面向AI爱好者、研究人员和工程师的一站式深度学习平台。它提供简化的神经网络开发环境,集成了从头构建网络的工具、丰富的预设组件库和高质量预训练模型。作为人工智能创新中心,Neuralhub不仅支持实验和技术突破,还培育了活跃的知识共享与协作社区。通过整合先进工具、前沿研究成果和海量模型资源,Neuralhub致力于让AI研究、学习和开发更加便捷高效,推动深度学习技术的普及与进步。
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。
swift-diffusion - Swift重新实现的Stable Diffusion模型
AI绘图GithubStable DiffusionSwift Diffusion开源项目深度学习移动设备优化
Swift重新实现的单文件Stable Diffusion模型,包含CLIP文本处理、UNet扩散和解码器等核心组件。项目致力于在移动设备上运行Stable Diffusion,通过内存优化和性能提升,实现与原始Python版本相当的效果。目前已完成主要模型移植,为移动AI应用开发提供新的可能。
torchquad - 基于GPU加速的开源数值积分框架
GPUGithubPyTorchtorchquad开源项目数值积分机器学习
torchquad是一个开源的高性能数值积分框架,支持PyTorch、JAX和Tensorflow等多个后端。该框架针对GPU进行了优化,能有效处理高维积分问题,并在GPU上展现出优异的扩展性。torchquad提供多种积分方法,支持自动微分,适用于机器学习和科学计算等领域。其简洁的API设计使研究人员和开发者能够高效地完成复杂的数值积分任务。
dgl - 图深度学习框架加速图神经网络应用与研究
DGLGithub分布式训练图神经网络大规模图开源项目深度学习
DGL是一个高效易用的Python包,支持在图上执行深度学习。兼容PyTorch、Apache MXNet和TensorFlow等多种框架,提供GPU加速的图库、丰富的GNN模型示例、全面的教学材料及优化的分布式训练功能。适合从研究人员到行业专家的各类用户。广泛应用于学术及实践领域,无论是基础教学还是高级图分析,DGL均能有效支持。
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