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归一化流构建复杂概率分布的新兴统计工具

这个项目汇集了归一化流相关的优质资源,包括论文、应用案例、视频讲解、软件包和代码库等。归一化流是一种新兴统计技术,能通过可训练的光滑可逆变换链将简单分布转化为复杂分布。该资源库为研究人员和实践者提供了全面的参考材料,有助于深入了解和应用这一强大工具。

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介绍相关项目

awesome-knowledge-distillation - 知识蒸馏技术研究论文资源集锦

AIGithub开源项目模型压缩深度学习知识蒸馏神经网络

项目汇集了知识蒸馏领域的学术论文，内容丰富全面。资源从早期神经网络集成研究到当前前沿方法，涉及模型压缩、迁移学习等多个相关方向。对于深入研究知识蒸馏技术的学者和工程师而言，这是一个系统化的参考资料库。

awesome-generative-ai - 生成式人工智能资源集合，包括最新的学术研究、技术开发、在线教学与实用工具

Generative AIGithub人工智能在线教程大型语言模型开源项目技术文章

Awesome Generative AI聚合了范围广泛的生成式人工智能资源，包括最新的学术研究、技术开发、在线教学与实用工具。更新频繁，内容全面，是AI专业人士和爱好者不可错过的财富库。

awesome-tensorflow - TensorFlow资源大全丰富的开源深度学习工具库

GithubTensorFlow人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络

这是一个全面的TensorFlow资源列表,涵盖教程、模型、项目、工具等多个方面。开发者和研究人员可以在此找到丰富的学习和应用资源,从入门到进阶。列表内容包括实验、库、视频、论文等,适合不同层次的TensorFlow使用者。这个资源集为探索TensorFlow的各种可能性提供了便利。

awesome-deeplearning-resources - 深度学习与强化学习资源大全

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Awesome-FL - 联邦学习资源汇总与最新研究进展

Artificial IntelligenceComputer VisionData MiningFederated LearningGithubMachine Learning开源项目

该页面汇总了联邦学习领域的重要资源，包括顶级期刊与会议中的论文、框架、数据集、调研、教程和课程。同时涵盖了联邦学习在图数据和表格数据上的应用，以及在人工智能、机器学习、数据挖掘等多个领域的研究成果。通过该页面，用户可以追踪最新的联邦学习论文更新，并有机会参与讨论和贡献资源。

awesome-neural-geometry - 神经表征几何学全面资源汇编

Github几何机器学习开源项目微分几何拓扑学神经几何群论

这个开源项目汇集了神经表征几何学领域的全面资源,涵盖大脑、深度网络等多个研究方向。内容包括抽象代数、微分几何等基础知识,以及几何机器学习、计算神经科学的前沿进展。项目还提供开源数据集和软件库链接,为研究人员提供便利。作为一个持续更新的协作平台,该项目致力于为神经表征中的对称性和几何学研究提供全面参考。

awesome - 综合技术资源库汇集优质开源项目与工具

AwesomeGitHubGithub开发者资源开源开源项目编程语言

Awesome项目是一个涵盖广泛的技术资源库，汇集了从JavaScript、Python到机器学习、区块链等热门领域的优质开源项目。这个由社区维护的平台为开发者提供了便捷的途径，助力他们快速找到高质量的开发工具、框架和学习资料。通过定期更新，确保技术爱好者能够获取最新、最实用的资源信息。

GaussianFlow - 高斯动态结合点云渲染的4D内容创作方法

3D重建GaussianFlowGithub光流开源项目深度学习计算机视觉

GaussianFlow项目提出了一种4D内容创作方法，结合高斯动态与点云渲染技术。该项目利用优化的CUDA实现高效计算高斯流，并采用特定的梯度计算策略提高训练速度。这一方法为动态场景建模和渲染提供了新的解决方案，可应用于虚拟现实、增强现实和计算机图形学等领域。

inferflow - 为大语言模型提供高效灵活的推理解决方案

GithubInferflow大语言模型开源项目推理引擎模型服务量化

Inferflow是一款功能强大的大语言模型推理引擎，支持多种文件格式和网络结构。它采用3.5位量化和混合并行推理等创新技术，提高了推理效率。用户通过修改配置文件即可部署新模型，无需编写代码。Inferflow支持GPU/CPU混合推理，为模型部署提供灵活选择。该项目为研究人员和开发者提供了高效易用的LLM推理工具。

Awesome-Diffusion-Models - 扩散模型资源与研究的全面综述

Diffusion ModelsGithub图像生成开源项目数据生成机器学习自然语言处理

提供全面的扩散模型资源与研究论文，包括入门帖子、视频、讲座和教程笔记本。涵盖图像生成、分类、分割、音频处理和自然语言处理等应用领域，适用于机器学习和深度学习研究者。访问本页，获取更多详细信息与最新进展，提升对扩散模型的理解与应用。

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