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sharpneat

基于NEAT算法的神经网络进化框架

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。

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。
F-Sharp - 用F#语言实现的开源算法和数据结构库
F#Github开源项目教育数据结构算法
该开源项目是一个用F#语言实现的算法和数据结构库,涵盖数学、搜索、排序和字符串处理等领域。项目包含多种常用算法实现,如绝对值计算、阶乘、最大公约数、完美数、二分查找、冒泡排序、堆排序、快速排序等。还包括字符串处理算法,如回文检测、Levenshtein距离计算、Rabin-Karp算法等。这个仓库主要面向教育目的,为F#学习者和开发者提供了实用的学习资源。项目欢迎社区贡献,旨在丰富F#生态系统中的算法实现。
InternEvo - 开源轻量级框架提升大规模模型训练效率
GithubInternEvo大语言模型开源项目性能优化预训练框架
InternEvo是一个轻量级开源训练框架,支持大规模预训练和单GPU微调。该框架在1024个GPU上达到近90%加速效率,适用于InternLM系列等大语言模型训练。通过集成高性能算子和Hybrid Zero技术,InternEvo优化了计算与通信效率,显著提升了训练性能。
machinelearning-samples - 专为.NET开发者设计的跨平台的开源机器学习框架
GithubML.NETMLOps开源开源项目机器学习跨平台
ML.NET是一个跨平台的开源机器学习框架,专为.NET开发者设计。它提供丰富的样例和教程,涵盖二分类、多分类、推荐系统、回归、时间序列预测、异常检测和聚类等任务,方便开发者将机器学习模型集成至现有或新建的.NET应用中。项目还提供了完整的端到端应用示例,包括Web和桌面应用,扩展了机器学习的实际应用场景。
MKL.NET - 跨平台数学计算库 整合Intel MKL功能
.NET APIGithubMKL.NET开源项目矩阵运算英特尔MKL跨平台
MKL.NET作为跨平台.NET API,为Intel MKL提供接口。项目保持与MKL C开发者参考手册相近的语法,实现了矩阵代数、优化算法和统计函数等数学计算功能。设计开放且易用,通过GitHub Actions进行跨平台测试。MKL.NET采用NuGet包管理,支持多种运行时环境,是一个灵活的数学计算工具。
nccl-rdma-sharp-plugins - NCCL插件,支持RDMA和SHARP的GPU通信优化工具
CUDAGithubMOFEDNCCLRDMASHARP开源项目
nccl-rdma-sharp-plugins是NVIDIA NCCL库的扩展插件,为GPU通信提供RDMA和SHARP支持。该项目依赖MOFED、CUDA等组件,使用GNU autotools进行构建。通过优化GPU间数据交换,该插件可提升分布式深度学习等场景的通信效率。项目开源,适合需要高性能GPU通信的开发者和研究人员使用。
awesome-dotnet - 全面的.NET开发资源集合 框架工具和库大全
.NETGithub工具开源开源项目框架
awesome-dotnet是一个全面的.NET开发资源集合,涵盖算法、API、应用框架和模板等多个领域。项目精选了大量优质库、工具和框架,如FastEndpoints、Orleans和ASP.NET Boilerplate等。资源经过分类和简要说明,方便开发者快速查找所需工具,有效提升开发效率。
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。
emgucv - 跨平台.NET封装,实现OpenCV图像处理库的多系统兼容
.NET wrapperGithubOpen CV图像处理开源项目编译跨平台
跨平台.NET封装,支持调用OpenCV图像处理库功能。通过Visual Studio、Unity和'dotnet'命令编译,兼容Windows、Mac OS、Linux、iOS和Android系统。
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。
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