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Learning-Scientific_Machine_Learning_Residual_Based_Attention_PINNs_DeepONets

物理信息机器学习在科学计算中的应用与进展

本项目聚焦物理信息神经网络(PINNs)、DeepONets和基于残差的注意力机制(RBA)等科学机器学习技术。内容涵盖从基础概念到高级应用的教程,包括函数逼近、ODE/PDE求解与发现等。项目呈现了PINNs领域的最新研究成果,尤其是RBA在提升性能方面的应用。这些资源对于物理信息机器学习领域的研究人员和工程师具有重要参考价值。

qml - 量子机器学习与PennyLane的教程和演示资料
GithubPennyLanePython开源项目教程量子机器学习量子计算
本项目包含量子机器学习和其他量子计算主题的详细资料,并提供使用PennyLane进行可微编程的Python代码示例。内容包括完整的教程和操作指南,帮助深入理解量子计算。所有教程均可运行,并可下载为Jupyter笔记本和Python脚本,适合学习与研究。
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。
drl-zh - 深度强化学习入门,从零开始实现经典算法
Atari游戏DQNDeep Reinforcement LearningGithubPPOSAC开源项目
本课程提供深度强化学习的基础和经典算法的实用入门指导。学习者将从零开始编写DQN、SAC、PPO等算法,并掌握相关理论。课程内容还包括训练AI玩Atari游戏及模拟登月任务。同时详细介绍环境设置和代码实现步骤,支持Visual Studio Code和Jupyter Notebook,确保学习过程流畅高效。
deepmd-kit - 深度学习驱动的原子势能建模与分子动力学模拟工具
DeePMD-kitGithub分子动力学势能模型开源项目深度学习高性能计算
DeePMD-kit是一个用Python和C++编写的软件包,专注于简化深度学习原子势能模型和力场的创建和分子动力学模拟。它与TensorFlow及多个高性能MD和量子MD软件包接口,确保高效的训练和计算。模块化设计使其支持多种描述符和高性能并行计算,适用于有机分子、金属、半导体等系统。
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。
Python-AI - 深度学习100例:机器学习与自然语言处理实用案例
GithubPython卷积神经网络开源项目机器学习深度学习自然语言处理
《深度学习100例》开源项目现已开放,提供代码和数据资源,涵盖卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等主题,并包含机器学习和自然语言处理的实用案例。每周更新至少两篇原创文章,最新内容将在公众号首发。可加入技术交流群进行交流与反馈,获取最新技术资源和实战经验。
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。
introtodeeplearning - MIT开源深度学习课程,掌握云端实验技能
GPUGithubJupyter notebookMIT Introduction to Deep LearningPython开源项目谷歌Colaboratory
MIT的深度学习课程提供完整的代码和实验指导,帮助学习者自主完成实验。课程内容包括讲座视频、幻灯片及云端运行的Jupyter笔记本。实验在Google Colaboratory中运行,无需下载。课程使用mitdeeplearning Python包,简化编程过程。详细的实验提交说明和竞赛指南确保学习者掌握深度学习技能。
start-machine-learning - 入门机器学习与人工智能的免费课程
AI新手教程GithubLouis Bouchard人工智能免费在线课程开源项目机器学习
2024年为希望深入机器学习和人工智能的初学者提供全面指导。即使没有编程、数学或机器学习背景,通过阅读文章、观看视频、参与免费在线课程和不断实践,也可逐步提升专业水平。指南中还涵盖了最新动态和先进技术更新。持续学习和实践,是达成专业精通的必经之路。
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