sbx

Jax加持的Stable-Baselines3强化学习库

Stable Baselines Jax 强化学习机器学习算法实现开源项目 Github

SBX是Stable-Baselines3的Jax实现版本，集成了SAC、TQC、PPO等多种先进强化学习算法。它与SB3保持相同API，可与RL Zoo无缝对接，并提供详细使用示例。SBX为复杂环境和任务提供高效、可靠的强化学习实现。

文档

synjax - 基于JAX的结构化概率分布神经网络库

GithubJAXSynJax开源项目机器学习概率分布神经网络库

SynJax是一个基于JAX的神经网络库，专注于结构化概率分布处理。它支持多种分布类型，包括线性链CRF、半马尔可夫CRF和成分树CRF等。该库提供计算对数概率、边际概率和最可能结构等标准操作，并兼容JAX的主要转换功能。SynJax采用纯Python编写，结合JAX的C++代码，为结构化概率建模提供了高效灵活的解决方案。

learned_optimization - 基于JAX的元学习优化器研究框架

GithubJAXlearned_optimization优化器元学习开源项目机器学习

learned_optimization是一个研究代码库，主要用于学习型优化器的训练、设计、评估和应用。该项目实现了多种优化器和训练算法，包括手工设计的优化器、学习型优化器、元训练任务以及ES、PES和截断反向传播等外部训练方法。项目提供了详细的文档和教程，包括Colab笔记本，方便用户快速入门。learned_optimization适用于元学习和动态系统训练的研究，为相关领域提供了功能丰富的工具。

axlearn - 支持构建大规模深度学习模型的高效工具库

AXLearnGithubJAXXLA开源项目机器学习深度学习

AXLearn是一个基于JAX和XLA的深度学习库，支持大规模模型的构建、迭代和维护。该库允许用户通过配置系统从可重用模块中组合模型，并兼容Flax和Hugging Face transformers等库。AXLearn能够高效地在众多加速器上训练数百亿参数的模型，涵盖自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域，还支持在公共云上运行并提供作业和数据管理工具。了解更多详情，请参阅其核心组件和设计文档。

flax - 灵活强大的JAX神经网络库和生态系统

FlaxGithubJAX开源项目机器学习深度学习神经网络库

Flax是一个基于JAX的高性能神经网络库，以灵活性为核心设计理念。它提供神经网络API、实用工具、教育示例和优化的大规模端到端示例。Flax支持MLP、CNN和自编码器等多种网络结构，并与Hugging Face集成，涵盖自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域。作为Google Research与开源社区合作开发的项目，Flax致力于促进JAX神经网络研究生态系统的发展。

optax - JAX生态系统中的高效梯度处理与优化框架

GithubJAXOptax优化器开源项目梯度处理深度学习

Optax是JAX生态系统中的梯度处理和优化框架。它提供了经过严格测试的高效核心组件，支持研究人员灵活组合低级模块以构建自定义优化器。该库强调模块化设计，重视代码可读性和结构化，便于匹配标准优化方程。Optax实现了多种主流优化算法和损失函数，为机器学习研究和快速原型开发提供了有力支持。

mctx - 高效JAX实现的蒙特卡洛树搜索库

GithubJAXMctx开源项目强化学习深度学习蒙特卡洛树搜索

Mctx是一个基于JAX的蒙特卡洛树搜索库，实现了AlphaZero和MuZero等算法。该库支持JIT编译和并行批处理，以提高计算效率。Mctx平衡了性能和易用性，为研究人员提供了探索搜索型强化学习算法的便利工具。它包含通用搜索函数和具体策略实现，用户只需提供学习到的环境模型组件即可使用。

tf2jax - 实验性TensorFlow到JAX函数转换库

GithubJAXTF2JAXTensorFlow函数转换开源项目机器学习

tf2jax是一个实验性库，用于将TensorFlow函数和计算图转换为JAX函数。它支持SavedModel和TensorFlow Hub格式，使现有TensorFlow模型能够在JAX环境中重用。该库提供透明的转换过程，便于调试和分析。tf2jax支持自定义梯度和随机性处理，并提供灵活的配置选项。尽管存在一些限制，tf2jax为JAX用户提供了一种集成TensorFlow功能的有效方法。

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。

llama-2-jax - 基于JAX的大语言模型高效实现

GithubJAXLlama 2大语言模型开源项目机器学习模型实现

这是一个利用JAX框架实现Llama 2模型的开源项目。该项目致力于提高模型训练和推理效率,构建高质量Transformer代码库,为自然语言处理领域提供有价值见解。项目功能包括参数转换、数据加载、模型架构实现等,并在持续开发训练和生成功能。这为研究人员和开发者提供了便捷的Llama 2模型研究与应用工具。

jaxlie - JAX Lie群库为计算机视觉和机器人应用提供刚体变换

GithubJAXLie群jaxlie开源项目机器人学计算机视觉

jaxlie是一个基于JAX的Lie群实现库，专注于计算机视觉和机器人应用中的刚体变换。它实现了SO2、SE2、SO3和SE3等常用Lie群，支持自动微分、优化和JAX函数变换。该库提供前向和反向模式AD、流形优化、广播和序列化等功能，为开发者提供刚体变换的高效工具。

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