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BitNetMCU

低比特量化神经网络在微控制器上的高精度实现

BitNetMCU项目致力于在低端微控制器上实现高精度的低比特量化神经网络。通过优化训练和推理过程,该项目在仅2KB RAM和16KB Flash的CH32V003等微控制器上,实现了16x16 MNIST数据集超过99%的测试准确率,无需使用乘法指令。项目提供基于PyTorch的训练流程和ANSI-C实现的推理引擎,便于在不同微控制器上应用。

merlinite-7b-lab-GGUF - Merlinite 7b的4-bit量化版本,适用于优化性能和灵活性
Apache LicenseGithubHuggingfaceIBMmerlinitemistral开源项目模型量化
Merlinite 7b的4-bit量化版本由IBM Research开发,针对优化模型性能和灵活性而设计,结合了前沿技术,为数据处理提供更高效的表现,同时确保结果的准确性。
Bayesian-Neural-Networks - 在PyTorch中实现的贝叶斯神经网络近似推断方法
Bayesian Neural NetworksGithubMNIST分类实验Pytorch回归实验开源项目近似推断方法
项目在PyTorch框架下实现了多种贝叶斯神经网络的近似推断方法,包括Bayes by Backprop、MC Dropout、SGLD和Kronecker-Factorised Laplace。这些方法适用于同质和异质回归实验及MNIST分类实验。项目提供了模型训练脚本、Colab笔记本和实验结果的可视化工具,方便用户进行模型训练和评估。所有依赖和数据集已在笔记本中预设,并支持免费GPU运行平台,帮助用户轻松上手。
Qwen2.5-7B-bnb-4bit - 采用4bit量化技术加速Qwen2.5-7B模型并降低70%内存占用
GithubHuggingfaceQwen2.5Unsloth大语言模型开源项目模型模型微调深度学习
基于Qwen2.5-7B的量化优化版本,通过4bit量化技术将内存占用降低70%。模型拥有76亿参数,具备128K上下文长度和29种语言处理能力,支持编码、数学运算和长文本生成等功能。该版本在保持原有性能的同时实现轻量化部署,可用于后续的模型微调与定制开发。
mobilenetv3_small_075.lamb_in1k - 移动网络V3小型模型的图像分类与优化方法
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileNet-v3timm图像分类开源项目模型特征提取
该项目采用MobileNet-v3模型进行图像分类,在ImageNet-1k数据集上通过LAMB优化器和RMSProp优化器进行微调。利用指数衰减学习率调度和EMA权重平均,提高性能表现。模型在特征提取和图像嵌入方面表现出色,适合开发轻量级视觉识别应用。
zeta - 通过模块化组件提升AI模型开发速度
GithubZeta人工智能模型开源项目模块化神经网络高性能
Zeta项目提供模块化、高性能和可扩展的构建块,使AI模型开发速度提高80%。该项目的功能模块包括Flash Attention、SwiGLU激活函数和RelativePositionBias,这些组件大幅提升了模型的效率和性能。Zeta专注于可用性、模块化和性能,已被广泛应用于数百个模型中。用户可以通过简单的安装步骤,快速开始模型的原型设计、训练和优化。
bert_uncased_L-2_H-128_A-2 - BERT微型模型:适用于资源受限环境的NLP解决方案
BERTGithubHuggingface开源项目机器学习模型模型压缩知识蒸馏自然语言处理
BERT微型模型是为计算资源受限环境设计的小型自然语言处理模型。它在保留BERT核心功能的同时,显著减小了模型规模。该模型在多项NLP任务中展现出优秀性能,特别适合知识蒸馏场景。它为研究人员和开发者提供了在有限资源条件下进行NLP研究和应用的高效选择。
ml-cvnets - 灵活的计算机视觉模型训练库
CVNetsGithub图像分类对象检测开源项目模型训练计算机视觉
CVNets是一个计算机视觉库,支持研究人员和工程师训练和评估多种计算机视觉模型,包括对象分类、对象检测和语义分割等任务。最新版本引入了直接处理文件字节的Transformer和高效在线增强,支持如Mask R-CNN、EfficientNet、Swin Transformer和ViT等模型,并增强了蒸馏功能。
awesome-ml-model-compression - 机器学习模型压缩与加速技术资源汇总
AI加速Github开源项目机器学习模型压缩深度学习神经网络
本项目汇总了机器学习模型压缩和加速领域的优质资源,包括研究论文、技术文章、教程和工具库等。涵盖量化、剪枝、知识蒸馏和轻量级网络设计等多种技术方法。为研究人员和工程师提供了优化深度学习模型性能和效率的重要参考。项目内容持续更新,欢迎提交新的相关资源。
Neuromorphic-Computing-Guide - 神经形态计算指南 从原理到前沿应用
Github人工智能开源项目机器学习深度学习神经形态计算神经网络
本指南系统介绍神经形态计算的基础理论、开发工具和应用领域。内容涵盖机器学习、深度学习、强化学习等核心技术,以及计算机视觉、自然语言处理等实际应用。同时阐述相关电路和电磁学知识,并提供CUDA、MATLAB、Python等编程资源。适合神经形态计算领域的开发者和研究人员参考学习,全面展现了这一前沿技术的发展现状。
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