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shorelark

神经网络与遗传算法驱动的生物进化模拟器

Shorelark是一个结合神经网络、遗传算法和高中数学知识的进化模拟项目。通过可视化界面,它展示了生物进化的过程,使观察者能直观理解进化机制。项目提供了实现教程,适合对人工智能和进化理论感兴趣的开发者与学习者。Shorelark支持多种构建方式,如Cargo和npm,以及Nix,便于不同背景的用户使用。

sharpneat - 基于NEAT算法的神经网络进化框架
C#GithubNEATSharpNEAT开源项目神经网络进化算法
SharpNEAT是一个基于C#的NEAT算法实现,专为.NET 8设计。这个进化算法框架致力于通过神经网络进化解决复杂问题。其模块化架构有利于进化计算研究,同时优化网络结构和连接权重,为探索神经进化潜力提供了有力支持。
deep-neuroevolution - 深度神经网络进化算法的分布式实现
Deep NeuroevolutionGenetic AlgorithmsGithubMujocoOpenAI开源项目强化学习
本项目提供分布式深度神经网络训练的多种实现,包括深度遗传算法(DeepGA)和进化策略(ES),用于强化学习。基于并改进了OpenAI的代码,支持本地和AWS运行。项目还包括NeuroEvolution的视觉检测工具VINE和GPU优化加速。用户可通过Docker容器快速启动实验,并使用Mujoco进行高级实验。
Machine-Learning-Flappy-Bird - 使用神经网络与遗传算法实现Flappy Bird游戏AI控制
Flappy BirdGenetic AlgorithmGithubMachine LearningNeural NetworkPhaser framework开源项目
该项目利用神经网络和遗传算法,实现了Flappy Bird游戏中小鸟的智能控制。项目采用HTML5、Phaser框架和Synaptic神经网络库,详细介绍了神经网络架构及基于进化算法的训练过程,包括选择、交叉和变异操作。通过该教程,用户可以学习如何创建并优化AI模型,使小鸟更好地避开障碍物。
asteroids-genetic - 神经网络和遗传算法训练小行星游戏AI模拟器
AI训练Github开源项目游戏AI神经网络自然选择遗传算法
asteroids-genetic是一个开源的交互式AI训练模拟器,结合神经网络和遗传算法来训练小行星游戏AI。该项目通过自然选择规则实现AI进化,支持AI模型的保存和加载,并提供人类玩家游戏体验。提供网页版和多平台桌面版,是AI学习、游戏开发和算法研究的实用工具。
SHARK - 跨平台机器学习分发解决方案
GithubSHARKStable DiffusionTurbineVulkantorch-mlir开源项目
SHARK是一个高性能的机器学习分发平台,支持Windows、Linux和macOS,兼容AMD和Nvidia硬件,优化图像和文本生成的效率和稳定性。利用最新的Turbine技术,促进更快速的模型部署和稳定性能体验。详细指南帮助初学者和开发者快速上手,支持稳定扩散、BERT、GPT2等热门模型。
netsaur - Deno生态系统中的轻量级高效神经网络库
DenoGithubNetsaurWebAssembly开源项目机器学习神经网络
Netsaur是Deno生态系统中的一款轻量级高效神经网络库。它提供简洁API用于创建和训练神经网络,支持CPU运行,GPU支持正在开发中。Netsaur无需额外依赖,适用于serverless环境,可快速构建和部署多种机器学习模型。这个库适合各层级的机器学习实践者使用,从入门到专业均可上手。
ladybird - 创新独立Web浏览器 基于自研Web标准引擎
GithubLadybirdWeb标准Web浏览器多进程架构开源项目
Ladybird是一个处于早期开发阶段的独立Web浏览器项目,旨在构建完整、实用的现代浏览器。它采用基于Web标准的自研引擎,具有多进程架构以提高安全性和稳定性。Ladybird继承了SerenityOS的多个核心组件,包括Web渲染、JavaScript和WebAssembly支持。虽然目前主要面向开发者,但已支持Linux、macOS和Windows(通过WSL2)等多个平台。
evojax - 基于JAX的高性能神经进化工具包
EvoJAXGithubJAX开源项目机器学习硬件加速神经进化
EvoJAX是基于JAX库开发的神经进化工具包,支持在多个TPU/GPU上并行运行神经网络。通过在NumPy中实现进化算法、神经网络和任务,并即时编译到加速器上运行,EvoJAX显著提升了神经进化算法的性能。该工具包提供了多个示例,涵盖监督学习、强化学习和生成艺术等领域,展示了如何在几分钟内完成原本需要数小时或数天的进化实验。EvoJAX为研究人员提供了一个高效、灵活的神经进化开发平台。
Evolutionary-Algorithm - 遗传算法、进化策略、NEAT等进化算法的实现和可视化教程
GithubMEvoNEAT开源项目莫烦Python进化策略遗传算法
本教程集合展示了遗传算法、进化策略、NEAT等进化算法的实现和可视化。详尽的案例教程包括旅行商问题(Travel Sales Problem)和查找路径(Find Path)示例,有助于学者轻松理解并应用这些复杂的算法。MEvo这一Python包的提供,进一步方便了开发者实施和优化这些算法。
orch - Rust语言模型库简化AI应用开发
GithubRustorch应用开发开源项目结构化数据生成语言模型
orch作为Rust生态系统中的一员,为开发者提供了构建语言模型应用的便捷工具。该库集成了文本生成、流式处理、结构化输出和向量嵌入等核心功能,并通过灵活的API设计,实现了与Ollama等模型的无缝对接。orch适用于多种AI应用场景,包括但不限于聊天机器人和智能助手的开发。
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