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简化广义元学习和多层优化的自动微分库

Betty是一个基于PyTorch的自动微分库,专注于简化广义元学习和多层优化的实现。它通过Problem类和Engine类提供模块化接口,支持元学习、超参数优化等大规模应用。Betty集成了多种梯度近似方法和分布式训练功能,为复杂GML/MLO程序的开发提供了灵活高效的解决方案。

joeynmt - 简洁而清晰的NMT模型实现,促进教育和学习
GRUGithubJoey NMTPyTorchTransformer开源项目机器翻译
Joey NMT框架专为教育而设计,提供简明和清晰的代码库,帮助初学者理解RNN和Transformer等经典NMT架构。其主要特点包括模块化设计,便于修改组件及训练流程,保持代码可读性。支持多个注意力机制、不同的分词类型和多语种翻译,包含详细的文档和教程,适用于模型训练、测试和翻译的各个阶段。最新版本引入分布式数据并行和多项优化,兼容最新的Python和PyTorch版本。
torchsde - 提供GPU支持的随机微分方程求解器
GANGithubNeural SDEPyTorchSDE solverstochastic differential equation开源项目
这个库提供了支持GPU和高效反向传播的随机微分方程(SDE)求解器。其使用Python和PyTorch开发,安装方便,并附有丰富的示例。用户可以通过简单的代码示例快速入门,并通过文档进一步学习。除了基础功能外,还包括潜在SDE和GAN中的SDE等高级应用示例。适用于在高性能计算环境中执行复杂SDE模型的研究人员和开发者。
torchdistill - 模块化深度学习知识蒸馏框架
GithubPyYAMLtorchdistill开源项目模型训练深度学习知识蒸馏
torchdistill是一款模块化的深度学习知识蒸馏框架,通过编辑yaml文件即可设计实验,无需编写Python代码。支持提取模型中间表示,方便进行可重复的深度学习研究。通过ForwardHookManager,无需修改模型接口即可提取数据。支持从PyTorch Hub导入模块,并包含多种范例代码及预训练模型,适用于图像分类、目标检测、语义分割和文本分类等任务。
m2 - 子二次GEMM架构Monarch Mixer实现高效语言模型
GithubM2-BERTMonarch Mixer人工智能开源项目机器学习自然语言处理
Monarch Mixer是一种创新的子二次GEMM架构,用于训练序列长度和模型维度均为子二次的语言模型。该架构使用Monarch矩阵层替代Transformer中的注意力和MLP操作,提高了计算效率。基于此架构的M2-BERT模型在减少25%参数和计算量的同时,在GLUE基准测试中达到了与BERT相当的性能。项目开源了预训练模型权重以及预训练和微调代码,方便研究者进行further研究。
mathy - 机器学习与规划算法实现数学问题的阶段性解答
GithubMathyPython库开源项目数学问题求解机器学习规划算法
Mathy是一个开源的数学问题解决工具,通过结合机器学习和规划算法,实现复杂数学问题的阶段性解答。项目包含核心解析器、基础规则和强化学习环境,为数学教育和研究提供支持。Mathy提供丰富的文档和可视化资源,支持在Google Colab中直接执行示例,方便用户学习和使用。它可应用于数学教学、自动化问题求解和算法研究等多个领域。
Deep-Learning-Experiments - 深度学习实验和课程指南,涵盖理论与实践
Deep LearningGithubLLMPyTorchSupervised LearningTransformer开源项目
本页面介绍2023版深度学习实验课程,包括理论与实践内容。涵盖监督学习、多层感知器、优化、正则化、卷积神经网络、变压器、自编码器、生成对抗网络和大型语言模型等主题,并提供开发环境、Python、Numpy、PyTorch及Gradio的实践指南。所有文档和代码示例在GitHub上提供,帮助学习者掌握深度学习技术。
litgpt - 基于最新技术的多功能大型语言模型库
AI模型GithubLitGPT大规模部署开源项目微调热门预训练
LitGPT为开发者提供超过20种高性能的大型语言模型(LLMs),具备从头开始的实现、无抽象层和企业级的性能优化。适合于训练、微调和部署大规模应用,支持新手入门,简化企业级部署流程。提供全面的Python API文档和优化教程,使得部署AI模型更快速、更经济、更有效率。
PufferLib - 复杂游戏环境强化学习的简化工具
GithubPufferLibPyTorch开源项目强化学习环境包装
PufferLib是一个包装层工具,旨在简化复杂游戏环境中的强化学习开发。它支持原生PyTorch网络和简短的环境绑定,自动处理大部分复杂操作。该工具提供优化的LSTM支持、性能指标、本地仪表板、异步环境采样和检查点等功能,为强化学习研究提供全面解决方案。
practicalAI-cn - PyTorch与Google Colab下的机器学习与深度学习实践
GithubGoogle ColabPyTorchpracticalAI开源项目机器学习深度学习
通过practicalAI-cn项目,任何水平的学习者都可以从基础到进阶掌握机器学习与深度学习技能。项目使用PyTorch实现核心算法,并提供多种notebooks,涵盖线性回归、卷积神经网络等多种模型。无需复杂的环境设置,可通过Google Colab直接运行,进行产品级的面向对象编程学习,助力从数据中获取有价值的见解。
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