Project Icon

Renate

自动神经网络再训练的持续学习解决方案

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。

nntrainer - 设备端神经网络训练与个性化框架
GithubNNtrainer个性化嵌入式设备开源项目机器学习神经网络
NNtrainer是专为资源受限的嵌入式设备设计的开源神经网络训练框架。支持k-NN、神经网络和逻辑回归等多种机器学习算法,提供少样本学习、ResNet和VGG等任务示例。通过设备端微调实现模型个性化,高效利用有限资源。NNtrainer独特之处在于支持设备端完整训练流程,而非仅限于推理。这使得它在保护用户数据隐私的同时,能够实现个性化模型优化。框架已在Samsung Galaxy智能手机和Ubuntu PC上验证可用。
RecStudio - 基于PyTorch的模块化推荐系统库 支持多任务多模型
GithubPyTorchRecStudio开源项目推荐系统机器学习深度学习
RecStudio是一个基于PyTorch的模块化推荐系统库。它支持通用、序列、知识、特征和社交等多种推荐任务。该框架提供灵活的模型结构、统一的数据处理、GPU加速、简洁的模型分类和多种负采样方法。RecStudio为推荐系统研究和开发提供了高效便捷的工具。
betty - 简化广义元学习和多层优化的自动微分库
BettyGithubPyTorch元学习多层优化开源项目自动微分库
Betty是一个基于PyTorch的自动微分库,专注于简化广义元学习和多层优化的实现。它通过Problem类和Engine类提供模块化接口,支持元学习、超参数优化等大规模应用。Betty集成了多种梯度近似方法和分布式训练功能,为复杂GML/MLO程序的开发提供了灵活高效的解决方案。
AgileRL - 革新强化学习的高效开发框架
AgileRLGithub开源项目强化学习机器学习超参数优化进化算法
AgileRL是一个创新的深度强化学习库,专注于提升强化学习的开发效率。通过引入RLOps概念,该库显著缩短了模型训练和超参数优化的时间。AgileRL采用进化超参数优化技术,自动找到最优超参数,减少了大量训练运行。它支持多种先进的可进化算法,包括单智能体、多智能体、离线学习和上下文多臂赌博机,并具备分布式训练能力。相比传统方法,AgileRL在超参数优化速度上实现了10倍的提升。
cond_rnn - 条件时间序列预测的深度学习框架
ConditionalRecurrentGithubKerasRNNTensorFlow开源项目时间序列
ConditionalRecurrent是一个兼容Keras的包装器,用于基于时间不变数据进行条件时间序列预测。它支持各种循环层,通过学习条件表示来初始化RNN状态,有效模拟P(x_{t+1}|x_{0:t}, cond)。该库适用于包含外部输入的时间序列数据,如天气预测,为整合时间不变条件信息提供了实用的解决方案。
EchoTorch - 高效回声状态网络研究工具库
EchoTorchGithubPyTorch回声状态网络开源项目研究工具神经网络
EchoTorch是基于PyTorch的回声状态网络研究工具库,专注于实现和测试多种ESN模型。该库提供丰富的ESN组件、数据集和评估工具,支持概念器和内存管理等高级功能。EchoTorch的模块化设计便于集成到深度学习架构中,为ESN研究提供灵活性。它还包含数据转换、优化算法和可视化工具,是进行ESN相关实验和研究的理想选择。
quickai - 简化复杂机器学习模型的实验过程
GithubPythonQuickAIYOLO卷积神经网络开源项目机器学习
QuickAI 是一个 Python 库,简化了前沿机器学习模型的实验流程。支持 EfficientNet、VGG、ResNet 等图像分类模型和 GPT-NEO、Distill BERT 等自然语言处理模型。只需1-2行代码即可完成模型训练和评估,兼容 TensorFlow 和 PyTorch,并提供 Docker 容器便于环境配置。适用于各水平用户,助力快速推进机器学习项目。
tt-metal - Python与C++神经网络运算库
GithubGrayskull模组TT-MetaliumTT-NNWormhole模组开源项目神经网络
TT-NN 提供灵活的神经网络运算功能,支持包括ResNet-50和BERT-Large在内的多种模型,能够实现高效的端到端和设备间的数据吞吐量。其兼容N150和N300卡的Wormhole模型,及适用于TT-QuietBox和TT-LoudBox的高性能模型,能满足不同硬件需求。结合TT-Metalium低级编程模型,提供丰富的开发指导和API参考,有助于在Tenstorrent硬件上高效地进行神经网络训练和推理。
retvec - 多语言文本向量化的高效解决方案
GithubRETVecTensorFlow多语言对抗性弹性开源项目文本向量化
RETVec是一种创新的文本向量化工具,为高效处理多语言文本而开发。它具有内置的抗干扰能力,可应对各种字符级修改。该工具支持超过100种语言,无需额外的词汇表。RETVec作为一个轻量级组件,可无缝集成到TensorFlow模型中。它同时提供TensorFlow Lite和JavaScript版本,适用于移动设备和网页应用。RETVec在提升模型稳定性的同时,保证了计算效率,是文本处理任务的理想选择。
Study Copilot - 智能学习平台融合AI闪卡生成和互动学习体验
AI学习助手AI工具Retinello文档处理闪卡生成间隔重复
Retinello是一个创新的AI驱动学习平台,集成了自动闪卡生成、间隔重复记忆系统和AI互动学习体验。平台支持PDF文档上传,可进行对话、生成闪卡或用作聊天背景。未来将推出智能笔记和测验功能。Retinello致力于通过技术与教育的结合,为全球学习者提供高效的学习工具,促进学习体验的提升和积极变革。
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

稿定AI

稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号