Logo
Project Icon

edward2

概率编程语言，为深度学习生态系统设计，支持编写和操控模型用于灵活的训练和推断

Edward2深度学习概率编程TensorFlow模型训练Github开源项目

Edward2是一个简洁易用的概率编程语言，为深度学习生态系统设计，支持编写和操控模型用于灵活的训练和推断。项目包括核心库代码、示例和前沿研究，同时支持TensorFlow、JAX和NumPy后端。用户可将随机变量与TensorFlow操作结合，开展如贝叶斯逻辑回归等任务。此外，Edward2支持模型计算操作追踪及程序转换，满足各种训练和测试需求。

GithubGithub文档文档论文论文
介绍相关项目
edward - 用于概率建模、推断和模型评估的Python库
EdwardGithubPython库TensorFlow开源项目推断概率建模
Edward 是一个用于概率建模、推断和模型评估的Python库。它融合了贝叶斯统计、机器学习、深度学习和概率编程，支持多种模型，如有向图模型、神经网络、隐式生成模型和贝叶斯非参数。Edward 提供变分推断、蒙特卡罗方法、生成对抗网络等多种推断方法，并支持模型和推断的评估。构建于TensorFlow之上，支持计算图、分布式训练、CPU/GPU集成和自动微分。
probability - TensorFlow生态系统中的概率推理与统计分析工具
GithubTensorFlow Probability分布计算开源项目概率推理深度学习统计分析
TensorFlow Probability 是一个概率推理与统计分析库，作为 TensorFlow 生态系统的一部分，结合了概率方法与深度网络。其功能包括自动微分的梯度推断，以及通过 GPU 和分布式计算实现对大规模数据集和模型的可扩展性。主要组件包括概率分布、可逆变换、联合分布、概率层和多种概率推断算法，如马尔可夫链蒙特卡洛和变分推断。提供详细教程和案例，帮助用户解决实际问题。
edm2 - 优化扩散模型训练动态的创新技术
EDM2GithubPyTorch图像生成开源项目扩散模型训练动态
EDM2项目开发了改进扩散模型训练动态的新方法。通过重新设计网络层来维持激活、权重和更新幅度的期望值，该方法显著提高了模型效果。在ImageNet-512图像合成中，EDM2使FID得分从2.41提升到1.81。项目还引入了训练后调整指数移动平均(EMA)参数的技术，可精确设置EMA长度，为模型优化开辟新途径。
caffe2 - 轻量级、模块化和可扩展的深度学习框架
Caffe2GithubPyTorch开源项目模块化深度学习框架高性能
Caffe2是一个以表达力、速度和模块化为设计理念的轻量级、模块化和可扩展的深度学习框架。欲了解更多信息，请访问caffe2.ai。
deepxde - 科学计算与物理学习的深度学习库
DeepXDEGithub开源项目深度学习库物理信息学习神经网络科学机器学习
DeepXDE 是一个为科学计算和物理引导学习设计的深度学习库。它支持解决多种复杂问题，如常微分方程、偏微分方程、分数阶微分方程和随机微分方程等。DeepXDE 支持多个后端，包括 TensorFlow、PyTorch、JAX 和 PaddlePaddle，提供丰富的几何域、边界条件、自动微分和采样方法。其模块化设计允许用户自定义和扩展模块，适用于科研和工业应用。
Turing.jl - 高效概率编程框架 助力贝叶斯推理与机器学习
GithubJuliaTuring.jl开源项目概率编程统计建模
Turing.jl是Julia语言生态系统中的概率编程框架，为贝叶斯推理和机器学习提供工具。该框架支持多种采样算法，可处理复杂概率模型，适用于学术研究和实际数据分析。项目具有活跃的社区支持和持续的更新，用户可通过官方文档和社区讨论获取帮助。
easy-tensorflow - TensorFlow教程与简化代码示例
Easy-TensorFlowGithubPythonTensorFlow开源项目教程深度学习
Easy-TensorFlow提供详尽的教程和简化的代码实现，旨在简化学习路径。项目涵盖从基础到高级的教程，每个步骤都有全面解释和源代码示例。它强调低层和高层网络训练接口、Tensorboard可视化工具、多GPU支持等特性。无论是新手还是有经验的开发者，都可以通过这些教程更加高效地掌握TensorFlow。
estimator - TensorFlow 简化机器学习编程的高级API
APIEstimatorGithubTensorFlow开源项目机器学习模型
TensorFlow Estimator是TensorFlow生态系统中的高级API，旨在简化机器学习编程过程。它集成了模型训练、评估、预测和导出功能，提供直观的接口，使开发者能高效构建和部署机器学习模型。作为TensorFlow主包的重要组件，Estimator为用户提供了加速机器学习工作流程的有力工具。
d2l-zh - 深度学习的全面入门指南
D2L.aiGithub工程技能开源项目数学原理深度学习
《动手学深度学习》是一个免费在线资源，提供概念讲解、数学背景知识和实际代码示例，旨在帮助读者掌握深度学习的原理和应用。该项目致力于培养读者成为能够理解数学原理并实现和改进方法的深度学习应用科学家，适合自学和教学使用，包含可运行的代码和工程技能训练。
EasyDeL - 多模型训练优化框架
EasyDeLFlaxGithubJAX开源项目机器学习模型训练
EasyDeL是一个开源框架，用于通过Jax/Flax优化机器学习模型的训练，特别适合在TPU/GPU上进行大规模部署。它支持多种模型架构和量化方法，包括Transformers、Mamba等，并提供高级训练器和API引擎。EasyDeL的架构完全可定制和透明，允许用户修改每个组件，并促进实验和社区驱动的开发。不论是前沿研究还是生产系统构建，EasyDeL都提供灵活强大的工具以满足不同需求。最新更新包括性能优化、KV缓存改进和新模型支持。
相关项目
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

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。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型，免费访问各种图像生成与AI训练工具，从Stable Diffusion等基础模型开始，轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术，推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器，它将改变您观看视频的方式！SubCat结合了先进的人工智能技术，为您提供即时视频字幕翻译，无论是本地视频还是网络流媒体，让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台，利用前沿AI技术，为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图，再到文案生成，美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具，简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定，平台可快速生成高质量论文大纲和全文，配合图表、参考文献等一应俱全，同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务，保障数据安全，有效提升写作效率和论文质量。

使用协议隐私政策广告服务
投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号