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mixture-of-experts

PyTorch实现的稀疏门控专家混合层

PyTorch神经网络机器学习专家混合深度学习Github开源项目

mixture-of-experts项目提供PyTorch版本的稀疏门控专家混合层实现，基于'Outrageously Large Neural Networks'论文。该实现支持自定义专家数量和输入输出维度，并提供训练和评估示例。项目包含CIFAR-10数据集应用实例，展示实际性能。作为深度学习工具，它有助于构建大规模高效的神经网络模型。

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介绍相关项目
gen-efficientnet-pytorch - 泛型EfficientNet和其它高效PyTorch模型的实现
EfficientNetGithubMixNetMobileNetPyTorch开源项目模型
本项目实现了EfficientNet、MixNet、MobileNetV3等多种高效模型，利用通用架构定义支持多种计算高效的神经网络。所有模型均基于MobileNet V1/V2块序列设计，并支持字符串化架构配置。请注意，该项目现已停止维护，推荐使用`timm`库获取更多功能和权重兼容的模型。
mlp - 多层感知器实现n-gram语言模型的开源项目
GithubPyTorch多层感知器开源项目神经网络自动微分自然语言模型
该项目基于Bengio等人2003年的论文，实现了多层感知器(MLP)作为n-gram语言模型。项目提供C、NumPy和PyTorch三种实现，展示了从底层操作到高级抽象的不同层次。通过对比，突出了PyTorch在Tensor处理、自动微分和深度学习层构建方面的优势。相比传统n-gram模型，此方法以较少参数实现更低验证损失，但训练成本较高。
Deep-Learning-Experiments - 深度学习实验和课程指南，涵盖理论与实践
Deep LearningGithubLLMPyTorchSupervised LearningTransformer开源项目
本页面介绍2023版深度学习实验课程，包括理论与实践内容。涵盖监督学习、多层感知器、优化、正则化、卷积神经网络、变压器、自编码器、生成对抗网络和大型语言模型等主题，并提供开发环境、Python、Numpy、PyTorch及Gradio的实践指南。所有文档和代码示例在GitHub上提供，帮助学习者掌握深度学习技术。
bayesian-torch - 贝叶斯神经网络层和不确定性估计的PyTorch扩展库
Bayesian-TorchGithubPyTorch不确定性估计变分推断开源项目深度学习
Bayesian-Torch是PyTorch的扩展库，用于在深度学习模型中实现贝叶斯推理和不确定性估计。它提供贝叶斯层，支持将确定性神经网络转换为贝叶斯形式。库包含变分推理、MOPED、量化和AvUC损失等功能，适用于不确定性感知应用。研究人员和开发者可利用Bayesian-Torch构建更可靠、可解释的AI模型。
mmengine - 深度学习训练引擎支持大规模模型训练和多种策略
GithubMMEngineOpenMMLabPyTorch开源项目深度学习训练引擎
MMEngine是基于PyTorch的深度学习模型训练基础库，作为OpenMMLab代码库的训练引擎。它集成主流大规模模型训练框架，支持混合精度训练等多种策略，提供友好的配置系统和主流监控平台支持。MMEngine不仅适用于OpenMMLab项目，还可广泛应用于其他深度学习项目。
pytorch-dnc - PyTorch实现的差分神经计算机及相关模型库
DNCGithubSAMSDNC开源项目神经网络记忆增强
这个PyTorch库实现了差分神经计算机(DNC)、稀疏访问存储器(SAM)和稀疏差分神经计算机(SDNC)等模型。它提供灵活API用于构建和训练这些神经网络,支持多层控制器、共享内存等配置。库中还包含复制和加法等基准任务,以及内存可视化功能,有助于开发和评估基于外部存储的神经网络模型。
ESFT - 专家专门化微调提升稀疏大语言模型性能
ESFTGithub专家混合大语言模型开源项目效率提升模型微调
ESFT项目提出专家专门化微调方法，针对Mixture-of-Experts架构的大语言模型进行高效定制。通过仅调整任务相关部分，该方法提高了模型效率和性能，同时降低资源消耗。项目开源了训练代码和评估脚本，方便研究人员应用于自有模型和数据集。这一技术为大规模语言模型的个性化和优化提供了新思路。
LeNet5-MNIST-PyTorch - PyTorch实现LeNet-5识别MNIST数据集
GithubLeNet-5MNISTPyTorch图像识别开源项目深度学习
这是一个开源深度学习项目，使用PyTorch实现LeNet-5卷积神经网络识别MNIST数据集。项目采用MaxPooling和ReLU，测试集精度达99%。包含完整代码实现，涵盖数据处理、模型训练和评估。适合深度学习初学者学习卷积神经网络基础知识。
deepseek-moe-16b-base - 采用稀疏混合专家架构的开源大语言模型
DeepSeek MoEGithubHuggingface人工智能代码生成开源项目机器学习模型模型训练
DeepSeek MoE 16B Base是一个基于稀疏混合专家(MoE)架构的开源大语言模型，支持商业应用。模型使用bfloat16格式，可通过Transformers库调用，擅长文本生成和补全。它采用查询-键值对映射的注意力机制，高效处理自然语言处理任务。该项目遵循MIT许可，提供详细文档和示例代码，便于开发者集成使用。
multimodal - PyTorch多模态模型开发框架
GithubPyTorchTorchMultimodal多模态模型开源项目机器学习深度学习
TorchMultimodal是基于PyTorch的多模态模型开发框架，提供模块化构建块和预训练模型，支持ALBEF、BLIP-2、CLIP等多种架构。该框架包含训练、微调和评估示例，可用于构建内容理解和生成模型。TorchMultimodal整合了PyTorch生态系统，便于研究人员复现和开发先进的多模态多任务模型。
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