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synjax

基于JAX的结构化概率分布神经网络库

SynJax是一个基于JAX的神经网络库,专注于结构化概率分布处理。它支持多种分布类型,包括线性链CRF、半马尔可夫CRF和成分树CRF等。该库提供计算对数概率、边际概率和最可能结构等标准操作,并兼容JAX的主要转换功能。SynJax采用纯Python编写,结合JAX的C++代码,为结构化概率建模提供了高效灵活的解决方案。

jasmin - 安全高效密码学编程语言与编译器
GithubJasmin密码学开源软件开源项目编程语言编译器
Jasmin是一个开源项目,包含专为高保证和高速密码学设计的编程语言及其编译器。这套工具使开发者能够创建安全高效的密码学代码。项目采用MIT许可证,为密码学研究和应用提供重要资源。相关工具和详细信息可在项目Wiki获取,适合密码学专业人士和爱好者使用。
xef - AI应用和服务的全面集成
AI应用GithubKotlinxef.ai开源项目数据传输集成库
xef是一个综合性库,旨在将现代AI技术(如大型语言模型和图像生成)集成到应用程序和服务中。其核心库提供基本AI服务的集成,支持Kotlin编程语言,并扩展至其他库以增强功能。该项目受到了LangChain和Hugging Face等社区项目的启发,同时需注意可能的数据传输行为。用户可以从Maven Central下载相关库,并通过实例代码快速上手。
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。
Jaiqu - 智能JSON查询与转换工具,实现自动化数据处理
AIGithubJSONJaiqujq查询语言开源项目数据转换
Jaiqu是一款基于AI的JSON转换工具,采用jq查询语言语法实现自动化数据处理。它支持模式验证、模糊匹配和复杂数据映射,能将任意JSON输入转换为目标格式。这个开源项目为开发者提供了高效的JSON处理解决方案,尤其适合需要频繁进行数据格式转换的应用场景。
DiffEqFlux.jl - 将微分方程与机器学习结合的Julia科学计算库
DiffEqFlux.jlGithub开源项目微分方程机器学习神经网络科学机器学习
DiffEqFlux.jl是一个Julia库,旨在将微分方程与机器学习相结合。该项目基于DifferentialEquations.jl和Lux.jl,主要用于科学机器学习研究,尤其是神经微分方程领域。DiffEqFlux.jl提供了多种神经网络层,包括神经常微分方程、神经随机微分方程等,并支持高阶、自适应、隐式和GPU加速等计算方法。这个库为研究人员和开发者提供了一个探索连续时间机器学习模型的工具。
ax - 支持多模态与流式验证功能的智能代理构建框架
AxGithubLLMsVectorDBsprompt签名多模态DSPy开源项目
Ax项目根据Stanford DSPy研究与Agentic workflows概念,实现智能代理快速开发。支持多种大型语言模型(LLM)、向量数据库,具备自动化提示生成、文档格式转换以及多模态DSPy和流式输出验证。该框架适用于Typescript生产级部署,低依赖性,满足现代软件开发需求。
bayesian-flow-networks - 将贝叶斯方法与流网络相结合的生成模型新框架
Bayesian Flow NetworksGithub开源项目机器学习概率模型深度学习生成模型
Bayesian Flow Networks是一个结合贝叶斯方法和流网络的生成模型框架。项目提供完整代码实现,包含连续和离散数据的贝叶斯流定义,以及连续时间和离散时间的损失函数。支持MNIST、CIFAR-10和text8等数据集的训练、测试和采样。此框架在图像和文本生成任务中表现出色,为生成模型研究开辟新方向。
ortex - Elixir实现的ONNX模型并发推理框架
ElixirGithubONNX RuntimeOrtex开源项目机器学习模型模型推理
Ortex是基于ONNX Runtime的Elixir封装库,通过Nx.Serving实现ONNX模型的并发和分布式部署。该框架支持CUDA、TensorRT和Core ML等多种后端,能够高效加载和推理主流机器学习库导出的ONNX模型。Ortex还提供了便捷的存储型张量实现,为开发者提供了灵活且高效的机器学习模型部署方案。
neural-compressor - 开源深度学习模型压缩工具库
GithubIntel Neural Compressor大语言模型开源项目模型压缩深度学习框架量化
Neural Compressor是一款开源深度学习模型压缩工具库,支持TensorFlow、PyTorch和ONNX Runtime等主流框架。它提供量化、剪枝、知识蒸馏等多种压缩技术,适用于Intel等多种硬件平台。该工具支持大语言模型优化,并与主流云服务和AI生态系统集成。其自动化的精度感知量化策略有助于平衡模型性能和精度。
keras-nlp - 兼容多框架的自然语言处理工具和预训练模型
GithubJAXKerasNLPPyTorchTensorFlow开源项目自然语言处理
KerasNLP 是一个兼容 TensorFlow、JAX 和 PyTorch 的自然语言处理库,提供预训练模型和低级模块。基于 Keras 3,支持 GPU 和 TPU 的微调,并可跨框架训练和序列化。设置 KERAS_BACKEND 环境变量即可切换框架,安装方便,立即体验强大 NLP 功能。
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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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