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

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。

fairlearn - AI系统公平性评估与缓解的Python工具

AI公平性FairlearnGithubPython包公平性算法公平性评估开源项目

Fairlearn是一个Python包，帮助开发者评估和缓解AI系统中的不公平问题。它提供缓解算法和模型评估指标，并附有Jupyter笔记本示例。Fairlearn侧重于群体公平性，评估并比较模型对不同群体的影响，提供多种解决不公平问题的策略，使用户在不同AI任务中找到最佳平衡。

corenet - 用于训练多任务深度神经网络的工具库

CoreNetGithub开源项目模型训练深度学习神经网络计算机视觉

CoreNet是一款多功能深度神经网络工具库，支持训练各种规模的标准和创新模型。它适用于基础模型、计算机视觉和自然语言处理等多个领域。该项目提供可复现的训练方案、预训练模型权重和针对Apple Silicon优化的MLX示例，有助于推动AI研究和应用的发展。

accel-brain-code - 深度学习和机器学习算法库集合

Github开源项目强化学习机器学习深度学习生成对抗网络自动编码器

accel-brain-code是一个开源项目，集成了多个深度学习和机器学习算法库。它包括自动编码器、生成对抗网络、深度强化学习等模块，旨在通过概念验证和研发创建原型。该项目探索了AI民主化后的机器学习研发可能性，为快速开发复杂AI系统提供了基础。其功能涵盖自动摘要、强化学习、生成对抗网络等多个领域。

nni - 可自动执行特征工程、神经架构搜索、超参数调优和深度学习的模型压缩

GithubNNI开源项目架构搜索模型压缩神经网络智能优化超参数调整

NNI提供一站式解决方案，支持自动化的特征工程、神经架构搜索、超参数调整和模型压缩。它兼容多种框架，并提供详尽的API、丰富的示例及全面的教程。适用于多种训练环境，包括本地、远程SSH服务器和Kubernetes，帮助推动开源社区的技术发展。

Hypernets - 自动机器学习通用框架支持多种算法与优化技术

AutoMLGithubHypernets开源项目机器学习神经架构搜索超参数优化

Hypernets作为一个通用AutoML框架，能够为多种机器学习框架和库提供自动优化工具。它不仅支持TensorFlow、Keras、PyTorch等深度学习框架，还兼容scikit-learn、LightGBM、XGBoost等机器学习库。该框架集成了多种先进的单目标和多目标优化算法，并引入抽象搜索空间表示，满足超参数优化和神经架构搜索的需求，从而适应各类自动机器学习场景。

zoo - 轻量级二值化神经网络模型库

GithubLarq ZooPythonTensorFlow开源项目深度学习神经网络

Larq Zoo是一个专注于二值化神经网络(BNN)的开源模型库，提供多种预训练BNN模型。作为Larq生态系统的一部分，它与Larq和Larq Compute Engine协同工作，支持BNN的构建、训练和部署。该项目适用于Python 3.8-3.10和TensorFlow 2.4-2.12版本，通过pip可轻松安装。Larq Zoo由Plumerai公司开发，旨在推进BNN研究和应用，特别适合在移动和边缘设备上部署AI。

tr - 高效的离线OCR文本识别与文档理解SDK

CRNNGithubOCRTransformertr多模态大模型开源项目

tr是一款离线OCR文本识别SDK，核心采用C++开发并提供Python接口，支持多行文本识别和多模态大模型集成。tr结合CRNN与TransformerEncoder，提供高效且资源占用低的OCR解决方案，适用于如弯曲文本和图表等复杂场景。最新版本优化了C++接口、支持Python2、多线程功能，并去除了对opencv-python和Pillow的依赖。提供简洁的下载与安装指引，及详细的示例代码便于快速部署和测试。

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。

Renate - 自动神经网络再训练的持续学习解决方案

GithubPyTorchRenate开源项目持续学习模型重训练神经网络

Renate是一个用于神经网络模型自动再训练的Python库，采用持续学习和终身学习算法。基于PyTorch和Lightning构建，通过Syne Tune实现超参数优化。该工具专门解决数据分布变化引起的灾难性遗忘问题，提升模型对新数据的适应能力。Renate支持云端部署，适合实际再训练场景，并提供便捷的高级超参数优化功能。

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