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ivis

基于神经网络的高维数据降维和可视化算法

ivis算法降维机器学习数据可视化神经网络Github开源项目

ivis是一种基于暹罗神经网络的数据降维算法，专门用于处理高维数据集。该算法支持无监督和有监督学习，能够有效保持数据的局部和全局结构。ivis适用于大规模数据集，支持多种数据格式，包括numpy数组、稀疏矩阵和hdf5文件。它在聚类、异常检测等任务中表现出色，为数据分析提供了强大的可视化工具。ivis算法采用基于三元组的神经网络结构，能够高效处理百万级数据点和上千维特征，在保持数据结构方面常常优于t-SNE等传统方法。支持新数据点的转换，可以轻松集成到sklearn管道中，在高维数据可视化、聚类分析和异常检测等领域具有广泛应用前景。

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KIVI - 高效2比特KV缓存量化算法提升大型语言模型性能
GithubKIVIKV缓存量化LLM内存优化开源项目推理加速
KIVI是一种创新的2比特KV缓存量化算法，无需模型微调即可优化大型语言模型的内存使用。该算法对键缓存按通道、值缓存按令牌进行量化，适用于Llama-2、Falcon和Mistral等模型。KIVI在保持模型质量的同时，将峰值内存使用降低2.6倍，批处理大小提升4倍，推理吞吐量增加2.35至3.47倍。其硬件友好设计有效缓解了大型语言模型推理中的速度和内存瓶颈问题。
visualkeras - 直观展示Keras和TensorFlow神经网络架构的Python可视化库
GithubKerasPython包TensorFlowvisualkeras开源项目神经网络可视化
visualkeras是一个用于可视化Keras和TensorFlow神经网络架构的Python库。它支持分层和图形两种架构生成样式,适用于CNN和前馈网络等多种模型。该库提供灵活的样式定制选项,包括生成图例、自定义颜色映射和隐藏特定层。用户可以通过多种参数控制图层间距、缩放和维度显示。visualkeras为神经网络架构的可视化提供了简单而功能丰富的解决方案,适用于研究和教育等多种场景。
cnn-explainer - 互动可视化工具，帮助用户理解卷积神经网络
CNN ExplainerGeorgia TechGithub交互式可视化卷积神经网络开源项目机器学习教育
CNN Explainer 是一个用于学习卷积神经网络的互动可视化工具，提供实时演示和本地运行功能。用户可以克隆代码库并在本地环境中运行，支持自定义模型和图像类别。该工具由乔治亚理工学院与俄勒冈州立大学合作开发。
umap-js - JavaScript实现的UMAP算法用于降维和数据可视化
GithubJavaScript实现UMAP-JS开源项目数据可视化机器学习降维技术
umap-js是UMAP算法的JavaScript实现，为数据降维和可视化提供高效解决方案。该库支持同步、异步和逐步拟合，以及监督投影和数据转换。通过npm安装，umap-js提供灵活的参数配置，适用于浏览器和Node.js环境下的数据分析与可视化项目。它是t-SNE的替代方案，可用于非线性降维。umap-js使用随机嵌入而非谱嵌入作为优化起点，适用于较小数据集。它不包含角度距离和稀疏数据表示的特殊功能，但保留了UMAP的核心算法特性。
cleanvision - 图像数据集问题自动检测工具，提升计算机视觉项目质量
CleanVisionGithub图像数据集开源项目数据质量数据问题检测计算机视觉
CleanVision是一个开源的图像数据集审核工具，能自动检测模糊、曝光不当和重复等常见问题。它为计算机视觉项目提供了数据预处理解决方案，支持多种图像格式，适用于分类、分割和对象检测等任务。开发者只需几行Python代码即可快速审核数据集，有助于提高机器学习模型的训练质量。
llm-viz - 交互式3D可视化展示GPT网络模型推理过程
Brendan BycroftCPU模拟GithubLLM可视化交互式3D模型开源项目项目展示
LLM-viz是一个开源项目,提供3D交互式模型可视化GPT网络推理过程。基于OpenAI的GPT-2和GPT-3拓扑结构,通过字母排序演示网络运行。支持渲染不同规模网络,包括小型GPT-2模型。该工具有助于理解大型语言模型的内部工作机制,为AI研究和教育提供直观参考。
AISP - 深度学习应用于低级别计算机视觉与成像技术
AI Image Signal ProcessingComputational PhotographyGithubRAW图像处理图像增强多镜头散景效果开源项目
AISP项目聚焦于低级别计算机视觉和成像的深度学习应用，涵盖RAW图像处理、RAW重建与合成、学习型图像信号处理（ISP）、图像增强与恢复（如去噪和去模糊），以及多镜头散景效果渲染。项目亮点包括高效的散景效果渲染、适用于智能手机的实时感知图像增强、结合模型和数据驱动的ISP设计，以及AIM 2022 RAW重建挑战的解决方案。该项目定期更新，保持领域的前沿进展。
algorithm-visualizer - 可视化算法学习平台 直观理解复杂计算过程
Algorithm VisualizerGithub交互式平台开源项目教育工具算法可视化
Algorithm Visualizer是一个开源的算法可视化平台，通过图形化展示算法运作过程。该平台支持多种编程语言，提供丰富的算法教程和资源。用户可直观观察代码执行，深入理解算法原理。适合学生自学、教师授课及专业人士研究使用，是一个集学习、教学和演示于一体的算法学习工具。
torch-dreams - 神经网络可视化与解释性增强工具
GithubTorch-Dreams可解释性图像生成开源项目特征可视化神经网络
Torch-Dreams是一个Python库，专注于神经网络可视化和增强模型可解释性。它提供特征可视化、通道激活和多模型同步可视化等功能，支持批量处理和自定义变换。这个工具适合研究人员分析深度学习模型内部机制，也可用于生成艺术创作。
dinov2 - 通过无监督学习构建强大视觉特征的先进方法
DINOv2GithubVision Transformer开源项目自监督学习视觉特征计算机视觉
DINOv2是一种先进的无监督视觉特征学习方法,在1.42亿张未标注图像上预训练后生成高性能、鲁棒的通用视觉特征。这些特征可直接应用于多种计算机视觉任务,仅需简单线性分类器即可实现优异效果。DINOv2提供多种预训练模型,包括带寄存器的变体,在ImageNet等基准测试中表现卓越。
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