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reptile-pytorch

PyTorch实现的用于监督学习的OpenAI Reptile算法

PyTorch实现的OpenAI Reptile算法,专注于监督学习,目前支持在Omniglot数据集上运行,具备K-shot N-way采样、训练监控和中断恢复功能。欢迎对项目的贡献和反馈,未来计划支持Mini-Imagenet数据集、提升Meta-batch大小、添加训练曲线和Shell脚本下载功能。

CoCa-pytorch - CoCa模型的PyTorch开源实现
CoCaGithubPytorch实现transformer架构图像文本模型对比学习开源项目
CoCa-pytorch项目提供了CoCa(Contrastive Captioners)模型的PyTorch实现。该项目将对比学习融入传统的编码器/解码器transformer,优化了图像到文本的转换。项目采用PaLM的transformer架构,包含单模态、多模态transformers和交叉注意力模块。这一实现为研究和开发图像-文本基础模型提供了有力工具。
snake - 人工智能优化的贪吃蛇游戏
AIGithubPythonSnake开源项目性能评估算法
该项目使用Python重写了经典贪吃蛇游戏,重点在于实现和优化人工智能算法。游戏中蛇的目标是不断吃食物并尽快填满地图。项目通过平均长度和平均步数两个指标评估了AI的表现,展示了Hamilton、Greedy和DQN三种算法的测试结果。该项目支持Python 3.6+及Tkinter,并提供了简单的安装和运行指南。
pytorch-seq2seq - 使用PyTorch实现序列到序列模型的教程
GithubPyTorchseq2seq开源项目机器翻译神经网络翻译
该项目提供一系列使用PyTorch实现seq2seq模型的教程,特别是对德语到英语的翻译。教程涵盖了seq2seq网络的基础、编码器-解码器模型、注意机制以及使用spaCy进行数据分词,并提供了详细的代码和示例,帮助学习者深入理解和应用相关技术。
s4 - 多种序列建模模型的官方实现和实验
GithubHiPPOHydraPyTorchPytorch-LightningS4开源项目
该页面提供多种序列建模模型的官方实现和实验,包括HiPPO、LSSL、SaShiMi、DSS、HTTYH、S4D、S4ND等。内容涵盖相关模型的源代码概述和具体实验复现,并详细说明如何设置环境、训练模型及生成序列。页面还介绍了优化器超参数、数据集管理和实验配置的详细信息,特别适合使用PyTorch和PyTorch-Lightning进行数据和模型训练的用户。
open-metric-learning - 开源的PyTorch度量学习框架 支持多模态嵌入训练
GithubPyTorchopen-metric-learning嵌入向量度量学习开源项目检索系统
open-metric-learning是一个基于PyTorch的开源度量学习框架,用于训练和验证高质量嵌入模型。它提供端到端流水线、实用案例和预训练模型库,支持图像和文本等多种模态。该框架具有统一的检索结果处理和评估方法,适用于人脸识别、商品搜索等嵌入学习任务。已被多家知名公司和机构采用,是一个功能丰富、易于上手的度量学习工具。
UnboundedNeRFPytorch - 大规模神经辐射场基准测试的指南
BenchmarkGithubNeRFPytorchState-of-the-artUnbounded Neural Radiance Fields开源项目
UnboundedNeRFPytorch项目专注于基准测试多种最新的大规模神经辐射场(NeRF)算法,并提供简洁高效的代码库。项目展示了在Unbounded Tanks & Temples和Mip-NeRF-360基准测试中的优秀表现,旨在帮助研究人员和开发者提升NeRF应用效果。包括详细的安装步骤、数据处理指南和训练自定义NeRF模型的方法,适合技术用户快速上手并获得佳绩。
awesome-deep-rl - 深度强化学习领域的最新研究综述与应用案例
Deep Reinforcement LearningGithubModel-basedPolicy GradientReinforcement LearningUnsupervised RL开源项目
该项目收录了深度强化学习领域的重要研究成果和应用示例,包括最新的学术论文、框架、算法和应用案例,覆盖无监督、离线、价值基础和策略梯度等多种方法。项目内容经常更新,提供最新的研究动态和工具,如2024年的HILP与2022年的EDDICT。适合从事人工智能、机器学习和强化学习的专业人员与爱好者了解该领域的最新进展。
CV - 深度学习视频教程及笔记资源
GithubJupyter NotebookPytorch开源项目数据集深度学习视频讲解
本项目提供深度学习视频讲解及笔记资源,涵盖Pytorch、李沐、吴恩达等名师课程,并附有详细的数据集和实用工具。适合从事AI算法开发、图像处理及语音识别方向的求职者,并提供多家知名企业的内推机会,帮助自学者搭建交流平台,实现技术突破和职业发展。
Pokedex-RL - AI现实生物识别与互动平台
AIAPI配置GithubPokedex开发服务器开源项目项目克隆
Pokedex-RL是一个开源的AI生物识别项目,结合现实生物识别与虚拟交互。项目整合了OpenAI、Cloudinary和Fakeyou等技术,实现生物识别、分析和语音交互功能。基于Next.js开发,Pokedex-RL集成多种API,提供类似宝可梦图鉴的生物探索体验,展示了AI技术在生物识别领域的应用潜力。
Renate - 自动神经网络再训练的持续学习解决方案
GithubPyTorchRenate开源项目持续学习模型重训练神经网络
Renate是一个用于神经网络模型自动再训练的Python库,采用持续学习和终身学习算法。基于PyTorch和Lightning构建,通过Syne Tune实现超参数优化。该工具专门解决数据分布变化引起的灾难性遗忘问题,提升模型对新数据的适应能力。Renate支持云端部署,适合实际再训练场景,并提供便捷的高级超参数优化功能。
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