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awesome-quantum-machine-learning

探索量子机器学习的深度应用与前沿技术

awesome-quantum-machine-learning项目汇集顶尖的量子机器学习资源,包括算法、学习材料及软件。深入探讨量子计算与机器学习的融合,介绍量子位、量子态等概念及其在先进机器学习模型中的应用,推动技术实际应用。

awesome-datascience - 一个综合的数据科学学习和应用平台
Data ScienceGithubPythonR语言开源项目数据分析机器学习
此开源项目提供了一个综合的数据科学学习和应用平台,适合初学者和专业人士。包括算法、课程、教程及工具等内容,旨在帮助用户通过数据科学技术解决现实问题。
Awesome-Quantization-Papers - 深度学习模型量化研究论文综合列表
GithubTransformer低比特量化开源项目模型量化深度学习神经网络
Awesome-Quantization-Papers是一个全面的深度学习模型量化研究论文列表,涵盖AI会议、期刊和arXiv上的最新成果。项目根据模型结构和应用场景进行分类,重点关注Transformer和CNN在视觉、语言处理等领域的量化方法。通过定期更新,为研究人员提供模型量化领域的最新进展。
my-awesome-AI-bookmarks - 全面的AI学习资源库 从理论到实践的精选集合
GithubTensorFlow人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络
这是一个综合性的人工智能资源库,涵盖深度学习和机器学习领域。收录了业界顶尖专家的文章、代码实现和核心概念,内容从基础理论延伸到实际应用,包括迁移学习、强化学习和自然语言处理等热门主题。项目汇集了丰富的学习材料,适合AI研究者和从业者参考使用。
awesome-LLM-resourses - 中文大语言模型全面资源汇总 数据处理到评估应有尽有
GithubLLMRAG大语言模型开源项目微调推理评估
该项目汇总了中文大语言模型(LLM)领域的全面资源,包含数据处理、微调、推理和评估等多个环节的开源工具。资源库涵盖最新LLM技术,并收录RAG系统和AI代理等前沿应用。项目为LLM研究者和开发者提供了丰富的工具和信息,有助于推进相关项目的开发与应用。
Awesome-Learning-with-Label-Noise - 噪声标签学习研究资源汇总
Github开源项目数据集机器学习标签噪声深度学习算法
Awesome-Learning-with-Label-Noise项目汇总了噪声标签学习领域的重要资源。该项目收集2008年以来的相关论文、代码和工具,涵盖多种噪声标签处理方法。这一资源列表为研究人员和开发者提供全面参考,有助于解决噪声标签问题,促进机器学习在不完美数据环境中的应用。
awesome-exploration-rl - 强化学习探索策略全面指南
Github实验开源项目强化学习探索方法环境算法
该项目聚焦强化学习探索方法,提供最新研究论文、分类体系和可视化案例。涵盖经典和前沿探索策略,持续追踪领域进展。对研究人员和实践者而言是宝贵参考,可用于研究探索-利用权衡或解决具体挑战。项目内容全面且定期更新,是强化学习探索领域的重要资源库。
awesome-jax - 自动微分与XLA在高性能机器学习中的应用
GithubJAXXLA编译器加速器开源项目机器学习自动微分
该页面收录了JAX相关的优质库、项目和资源,旨在帮助机器学习研究人员在GPU和TPU等加速器上实现高性能计算。资源涵盖神经网络库、强化学习工具和概率编程等多个领域,并提供了详细的库介绍、学术论文和教程。用户可以找到如Flax、Haiku、Objax等知名库,以及新兴的FedJAX、BRAX等库,适用于机器学习和科研项目中使用JAX进行快速原型开发和高效计算。
awesome-llm-apps - 精选RAG与AI代理的多功能LLM应用
AI应用AnthropicGithubLLMOpenAIRAG开源项目
了解一系列使用OpenAI、Anthropic、Google等模型以及本地LLaMA模型构建的LLM应用,涵盖从代码库、电子邮件到投资、旅行等各个领域。这些应用通过详细的文档和开源生态系统,推动AI在多个领域的创新和发展。
qulacs - 快速高效的量子电路模拟库 适用于大规模复杂和参数化电路
C++GPUGithubPythonQulacs开源项目量子电路模拟
Qulacs是一个Python/C++开发的高性能量子电路模拟库,专注于大规模、含噪声和参数化量子电路的快速模拟。它采用并行化C/C++后端,支持噪声模型、参数化量子门和电路优化。Qulacs提供GPU加速功能和丰富的量子计算研究工具。在多项基准测试中,Qulacs展现出优秀的性能,适用于广泛的量子计算研究领域。
awesome-multi-task-learning - 精选多任务学习资源集合 涵盖数据集代码库和研究论文
Github多任务学习开源项目机器学习神经网络自然语言处理计算机视觉
此项目汇集了多任务学习(MTL)领域的精选资源,包含数据集、代码库和研究论文。涉及计算机视觉、自然语言处理、强化学习等多个领域的MTL基准测试和数据集。另外还收录了MTL架构、优化方法和任务关系学习等相关研究。对于研究人员和工程师深入学习和应用MTL技术而言,这是一个极具参考价值的资源库。
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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。

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