pytorch-dnc

PyTorch实现的差分神经计算机及相关模型库

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。

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介绍相关项目

pytorch-onn - 基于PyTorch的光子神经网络仿真与优化框架

AI计算GPU加速GithubPyTorch光子集成电路开源项目神经网络

pytorch-onn是一个基于PyTorch的光子神经网络仿真框架。该框架支持GPU加速的相干和非相干光学神经网络训练与推理,可扩展至百万参数规模。它提供了高度优化的并行处理和多功能API,支持从器件到系统级的协同设计与优化。这一工具主要面向神经形态光子学、光学AI系统和光子集成电路优化等领域的研究人员。

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。

pytorch-tutorial - 为深度学习研究人员提供了学习 PyTorch 的教程代码

GithubPyTorch代码开源项目教程深度学习神经网络

突破传统学习障碍，探索PyTorch深度学习教程。通过精炼的代码，快速构建从基础到高级的模型如线性回归及神经网络等，同时详述安装指导与环境配置。

autonomous-learning-library - PyTorch深度强化学习库助力智能代理开发

GithubPyTorch开源项目智能体深度强化学习算法实现自主学习库

autonomous-learning-library是基于PyTorch的深度强化学习库,为快速构建和评估智能代理提供丰富组件。库中包含灵活的函数近似API、多种内存缓冲区和环境接口,并实现了A2C、DQN、PPO等主流算法。支持Atari、经典控制和机器人仿真等环境,集成Tensorboard等工具便于实验监控。该库特别强调模块化设计,便于研究人员快速实现和测试新想法。同时提供完整文档和示例项目,降低了强化学习研究的入门门槛。

med-seg-diff-pytorch - PyTorch实现的医学图像分割扩散模型

DDPMGithubPytorch医学图像分割开源项目扩散概率模型深度学习

med-seg-diff-pytorch是一个基于PyTorch的医学图像分割框架，采用扩散概率模型(DDPM)和特征级条件增强技术。该项目提供简易安装和使用方法，支持自定义数据集训练，并计划增加更多功能。它为医学图像分析领域提供了一个功能强大、使用灵活的开源工具。

stable-diffusion-pytorch - Stable Diffusion PyTorch实现，支持自定义参数

该项目提供简洁且易于修改的Stable Diffusion PyTorch实现，支持文本生成图像与图像生成图像的操作，允许自定义生成参数、调整指导规模和选择生成步数等多种功能。依赖PyTorch、Numpy和Pillow等库，适合需要高度控制与灵活性的深度学习项目。通过Colab可以快速开始使用，并且借鉴了多个知名开源库，是学习和实践的理想资源。

pytorch-3dunet - 支持语义分割和回归问题的3D U-Net模型实现

3D U-NetGithubpytorch-3dunet安装开源项目训练预测

pytorch-3dunet实现了多种3D U-Net模型及其变体，包括标准3D U-Net、残差3D U-Net和带压缩激励块的残差3D U-Net。该项目支持二元和多分类语义分割以及去噪、学习反卷积等回归问题。项目还支持2D U-Net，提供多种配置示例帮助用户训练和预测。此外，该项目可在Windows和OS X系统上运行，并支持多种损失函数和评估指标，如Dice系数、平均交并比、均方误差等。这一描述更加简洁、流畅，同时保持了准确性。

sparsezoo - 高效稀疏神经网络模型库

GithubNeuralmagicSparseZoo开源项目模型库深度学习稀疏化模型

SparseZoo是一个不断扩展的神经网络模型库，包含高度稀疏和稀疏量化模型，以及相应的稀疏化配方。它简化并加速深度学习模型的开发，帮助实现高效推理。用户可以通过API或云端访问这些模型及其配方，并进行迁移学习或配方迁移。SparseZoo支持多种稀疏化算法和不同推理性能的模型，并提供全面的文档和社区支持。

pytorch-sentiment-neuron - Pytorch版本的情感神经元实现情感分析与文本生成

Githubcudamlstm_ns.ptpython 3.5pytorchsentiment开源项目

项目pytorch-sentiment-neuron基于Pytorch，实现了利用情感神经元进行情感分析和文本生成。用户可以通过预设模型文件和简单的命令行操作生成文本并进行情感分析，lm.py文件还允许在新数据上重新训练模型。该项目依赖Pytorch、Cuda和Python 3.5，适用于自然语言处理和情感分析领域的研究人员和开发者。

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。

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