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zennit

基于PyTorch的神经网络解释与探索框架

Zennit是基于PyTorch的神经网络解释框架,专注于分层相关性传播(LRP)技术。它为研究人员提供了高度可定制和集成的标准化解决方案,用于应用基于规则的归因方法。该框架要求模型使用PyTorch的torch.nn.Module结构,目前处于活跃开发阶段,已具备基本稳定性,可用于多种神经网络解释任务。

attorch - 易于修改的Python神经网络模块
GithubPyTorchTritonattorch开源项目深度学习神经网络模块
attorch是一个基于OpenAI Triton的PyTorch模块子集,提供易于修改的高效神经网络模块。支持自动混合精度、计算机视觉和自然语言处理相关层。
mt-dnn - 多任务深度神经网络在自然语言理解中的最新应用
GithubMT-DNNPyTorch多任务深度神经网络开源项目自然语言理解预训练模型
该项目实现了基于PyTorch的多任务深度神经网络(MT-DNN),主要用于自然语言理解。最新版本添加了语言模型预训练和微调的对抗性训练功能。用户可以使用pip安装或通过Docker快速启动,项目提供详细的训练和微调步骤,支持序列标注和问答任务。此外,项目包含模型嵌入提取和训练加速功能。目前由于政策变化,公共存储解决方案暂不提供。
tract - 神经网络推理工具,支持多种格式与优化
GithubNNEFONNXTensorFlowtract开源项目神经网络推理
`tract`是一款神经网络推理工具,支持读取和优化ONNX与NNEF格式。它提供多种神经网络模型的支持,并附有详尽的技术文档和应用实例,适用于移动设备和微控制器等多种应用场景。
pyvene - 用于干预PyTorch模型内部状态的开源Python库
AI研究GithubPyTorch模型pyvene干预开源库开源项目
pyvene是一个用于干预PyTorch模型内部状态的开源Python库。它支持在多个位置和任意神经元集合上进行干预,适用于模型编辑、引导、鲁棒性和可解释性等AI领域。该库兼容所有PyTorch模型,无需重新定义模型类,可轻松实现对各种架构的干预。pyvene目前处于活跃开发阶段。
MNN - 高效轻量的深度学习框架,支持多设备推理和训练
GithubMNN开源项目推理引擎深度学习框架轻量级高性能
MNN是一个高效轻量的深度学习框架,支持设备上的推理和训练。已被阿里巴巴30多个应用集成,覆盖直播、短视频、搜索推荐等70多种场景。MNN适用于嵌入式设备,支持TensorFlow、Caffe、ONNX等多种模型格式,并优化了ARM和x64 CPU及多种GPU的计算性能。通过MNN Workbench,用户可以下载预训练模型、进行可视化训练并一键部署到设备上。
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。
neurallambda - 将Lambda演算引入神经网络的AI推理框架
AI推理GithubLambda演算neurallambda可微分编程开源项目神经符号系统
neurallambda是一个开源项目,致力于将Lambda演算引入神经网络以增强AI推理能力。该项目提供可微分环境,支持执行任意程序并与现有神经网络架构兼容。通过实现神经栈、队列和可寻址内存等组件,为AI系统添加推理功能。目前已实现程序执行,后续将研究程序验证和生成等高级推理能力。
Zevo.ai - 自动化代码地图工具助力快速理解和部署
AI工具Zevo.ai代码分析代码可视化代码地图开发者工具
Zevo.ai是一款代码可视化工具,通过自动生成代码地图加速代码理解和部署流程。它提供动态代码分析、上下文理解和代码地图功能,帮助开发者快速掌握代码结构,优化重构和新人入职过程。支持多种编程语言,提供免费试用,无需信用卡。这一工具为开发团队提供了高效、直观的代码管理平台。
code-interpreter - 为AI应用添加代码解释功能的开源SDK
AI应用Code Interpreter SDKE2BGithub安全沙箱开源开源项目
Code Interpreter SDK 利用 E2B Sandbox 提供代码解释功能,兼容任意LLM和AI框架。该SDK支持Python和JavaScript,可在无服务器和边缘环境中运行,确保AI生成代码在安全的沙盒中执行。适用于多种语言运行时,完全开源,包括基础设施。详细文档和快速入门指南助力用户上手,并提供结合各种AI框架和LLM的丰富示例和使用案例。
zheye - 智能识别知乎倒立汉字验证码的开源工具
Github卷积神经网络开源项目机器学习知乎验证码识别高斯混合模型
zheye是一个开源项目,专注于识别知乎的倒立汉字验证码。该项目结合了卷积神经网络和高斯混合模型,可准确定位图中的倒立文字。zheye提供完整的训练和测试流程,包括依赖安装、模型训练和验证码评估。作为计算机视觉领域的实践案例,zheye展示了先进的图像识别技术。项目开发目的为学习和研究,使用时需遵守相关协议。
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