tnlearn

基于符号回归生成任务专属神经元的Python库

tnlearn是一个开源Python库，通过符号回归算法生成任务专属神经元。该库利用多样化神经元构建神经网络，提升特征表示能力。tnlearn支持向量化符号回归，寻找最优公式并将其参数化为神经元的可学习聚合函数。在多项基准测试中，tnlearn展现出优异性能，为人工神经网络设计开辟新途径。

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介绍相关项目

torchtune - PyTorch原生库助力简化大语言模型开发

GithubLLMPyTorchtorchtune开源项目微调模型训练

torchtune是一个PyTorch原生库，专为简化大语言模型(LLM)的创建、微调和实验而设计。该库提供了主流LLM的PyTorch实现、易用的微调技术配方、YAML配置文件和多种数据集格式支持。torchtune注重与生态系统工具集成，如Hugging Face、EleutherAI评估工具和PyTorch FSDP等。支持多种模型和微调方法，并优化内存效率，适配不同硬件环境。

python-glmnet - Python实现的正则化回归库

GLMNETGithubPythonScikit-Learn开源项目机器学习正则化回归

python-glmnet是一个实现正则化回归模型的Python库。它封装了R语言glmnet包的Fortran库，提供线性和逻辑回归功能。该库兼容Scikit-Learn的API，支持稀疏矩阵，具有交叉验证和自动选择最佳正则化参数的功能。可通过conda或pip安装，适用于需要实现Lasso或ElasticNet回归的数据科学项目。

Machine-Learning-Tutorials - 机器学习与深度学习教程资源

Github人工智能开源项目数据科学机器学习深度学习统计学

机器学习教程仓库包含机器学习与深度学习的主题分类教程、文章和其他资源，专为数据科学、自然语言处理和机器学习领域的初学者和专家设计。资源涵盖从入门介绍、面试资源到专家视频教程，以及涵盖线性回归、决策树等常用算法的详细讲解及实际案例展示。此外，项目还深入探讨了人工智能、图形处理学习和各种重要的机器学习概念。

nn-zero-to-hero - 神经网络与深度学习实践教程从基础到GPT模型构建

GPTGithubPyTorch开源项目机器学习深度学习神经网络

该项目提供了一系列神经网络课程视频和实践代码，涵盖从基础概念到GPT模型构建的全过程。课程内容包括反向传播、语言建模、多层感知器和批量归一化等主题，每个讲座配有Jupyter笔记本和练习。适合具备Python基础的开发者深入学习神经网络和深度学习技术。

trl - 用于大型语言模型微调和对齐的开源工具库

GithubTRLTransformer大语言模型开源项目强化学习微调

TRL是一个开源的全栈工具库，专用于大型语言模型的微调和对齐。它支持监督式微调、奖励建模和近端策略优化等方法，适用于多种模型架构。该库基于Transformers构建，提供灵活的训练器和自动模型类，并集成Accelerate、PEFT等工具实现高效扩展。TRL还提供命令行界面，方便用户进行模型微调和交互。

mlp - 多层感知器实现n-gram语言模型的开源项目

GithubPyTorch多层感知器开源项目神经网络自动微分自然语言模型

该项目基于Bengio等人2003年的论文，实现了多层感知器(MLP)作为n-gram语言模型。项目提供C、NumPy和PyTorch三种实现，展示了从底层操作到高级抽象的不同层次。通过对比，突出了PyTorch在Tensor处理、自动微分和深度学习层构建方面的优势。相比传统n-gram模型，此方法以较少参数实现更低验证损失，但训练成本较高。

tsfresh - 时间序列特征自动提取和分析的Python开源工具

GithubPythontsfresh开源项目时间序列机器学习特征提取

tsfresh是一个开源Python库，专注于时间序列数据的自动特征提取。它集成了统计学、时间序列分析、信号处理和非线性动力学的算法，并提供了特征选择机制。该工具可处理多种采样数据和事件序列，提供100多种预定义特征，并通过内置过滤程序评估特征重要性。tsfresh支持回归和分类任务，兼容sklearn、pandas和numpy，可在本地或集群环境运行，为时间序列分析提供了高效解决方案。

Interactive Tutorials on Neural Networks and Deep Learning - 交互式神经网络与深度学习可视化教程平台

AI工具可视化模型编辑器深度学习模型直观学习神经网络

该网站提供神经网络和深度学习的交互式教程，通过直观的可视化模型展示经典算法。用户可借助模块化图表理解数据处理流程，并使用可视化编辑器快速构建模型。实时反馈和错误提示功能提高了学习效率，使复杂的深度学习概念变得更易理解和掌握。

Blog - 全面涵盖深度学习与机器学习的教程项目

GithubPython人工智能开源项目机器学习深度学习算法

本项目汇集了深度学习和机器学习领域的系列教程与代码实现。内容覆盖从基础到高级的多个主题,包括神经网络、CNN、RNN、NLP等深度学习技术,以及特征工程、模型评估、异常检测等机器学习方法。每个主题均配有详细解析和Python代码,为AI学习和实践提供了丰富资源。

Machine-Learning-is-ALL-You-Need - 实现流行机器学习和深度学习算法的各种方法

GithubMachine LearningPython代码实现开源项目深度学习罗辑学习

这个仓库致力于使用纯Python和各种开源框架实现热门的机器学习和深度学习算法，涵盖分类、回归、强化学习、计算机视觉、自然语言处理和图神经网络等多个领域。提供灵活的代码切换选项，多种实现方法可以帮助用户深入理解每种算法的内部机制以及成功原因。

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