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pynndescent

Python实现的高效近似最近邻搜索库

PyNNDescent是一个基于Python的近似最近邻搜索库。该库采用最近邻下降算法构建k近邻图,结合随机投影树初始化,支持多种距离度量方式。PyNNDescent提供简洁的API接口,可与scikit-learn良好集成,适用于高精度(80%-100%)的近似最近邻搜索需求。在性能基准测试中,PyNNDescent展现出优异表现,是一个兼具速度和灵活性的ANN解决方案。

implicit - 高性能Python隐式反馈协同过滤库
GithubPython库implicit协同过滤开源项目推荐系统矩阵分解
Implicit是一个开源的高性能Python协同过滤库,专为隐式反馈数据集设计。它实现了多种推荐算法,如交替最小二乘法、贝叶斯个性化排序等。支持多线程和GPU加速,适用于大规模数据处理。提供详细文档和示例,便于开发者快速构建推荐系统。
bindsnet - 模拟尖峰神经网络的生物启发机器学习算法
BindsNETGithubPyTorch开源项目强化学习机器学习脉冲神经网络
BindsNET是一个Python库,通过PyTorch的Tensor功能在CPU或GPU上模拟尖峰神经网络(SNNs)。该库旨在开发生物启发的机器学习和强化学习算法,包含丰富的实验示例和结果分析。BindsNET还兼容OpenAI gym环境库,并支持Docker镜像部署。这一项目在生物启发神经与动态系统实验室进行,核心理念是利用尖峰时间依赖可塑性(STDP)来调整神经元间的突触权重,以解决机器学习和强化学习中的问题。
retriv - Python实现的多功能搜索引擎库
Githubretriv信息检索密集检索开源项目搜索引擎稀疏检索
retriv是一个Python搜索引擎库,支持稀疏、密集和混合检索模式。它利用Numba进行向量运算加速,整合了PyTorch、Transformers和Faiss等工具,实现了高效的检索功能。该库提供自动调优,支持多语言处理,并可通过简单的API快速构建搜索系统。
MNN - 高效轻量的深度学习框架,支持多设备推理和训练
GithubMNN开源项目推理引擎深度学习框架轻量级高性能
MNN是一个高效轻量的深度学习框架,支持设备上的推理和训练。已被阿里巴巴30多个应用集成,覆盖直播、短视频、搜索推荐等70多种场景。MNN适用于嵌入式设备,支持TensorFlow、Caffe、ONNX等多种模型格式,并优化了ARM和x64 CPU及多种GPU的计算性能。通过MNN Workbench,用户可以下载预训练模型、进行可视化训练并一键部署到设备上。
neon - 深度学习框架,兼容多硬件,实现高效模型训练
GithubIntelMKLNervananeon开源项目深度学习框架
neon是Intel推出的深度学习框架,旨在实现最佳性能,兼容多种硬件。提供全面的教程和iPython笔记本,支持卷积层、RNN、LSTM、GRU和BatchNorm等常用层。预训练模型库和示例脚本涵盖VGG、强化学习、深度残差网络等。neon v2.0.0+优化了CPU性能,集成Intel Math Kernel Library,用户可快速安装并部署在CPU、GPU或Nervana硬件上。
RecSys_Course_AT_PoliMi - 推荐系统算法库与评估框架
Github协同过滤开源项目推荐系统机器学习相似度计算矩阵分解
该项目提供多种推荐系统算法实现,包括协同过滤KNN、矩阵分解和图模型等。框架集成了评估模块、数据处理功能,便于快速构建和测试推荐系统。采用Python和Cython开发,注重性能优化,适合推荐系统的教学与研究使用。
pytorch_geometric - 图形神经网络开发库
GithubPyTorch Geometric图神经网络开源项目数据处理机器学习深度学习
PyTorch Geometric是一个基于PyTorch的图形神经网络库,旨在简化结构化数据的建模与训练流程。支持小批量和大规模图的处理,并提供全面的GPU加速、数据管道处理以及常用基准数据集。这使得它成为机器学习研究者和初学者理想的选择。
jvector - 高性能向量索引库 支持图索引和大规模搜索
ANNGithubJVector产品量化向量搜索图索引开源项目
JVector是一个基于图的向量索引库,采用DiskANN设计并支持可组合扩展。它实现单层图和非阻塞并发控制,具有线性扩展能力。该库提供两阶段搜索、量化压缩和大于内存的索引构建功能,有效降低内存使用并提升搜索速度。JVector主要用于大规模近似最近邻搜索,为高维向量检索提供高效方案。
reservoirpy - Python库实现高效储层计算和回声状态网络
GithubReservoirPy开源项目时间序列预测机器学习神经网络超参数优化
ReservoirPy是一个实现高效储层计算架构的Python库,专注于回声状态网络(ESN)。它具备离线和在线训练、并行计算、稀疏矩阵运算等功能,支持构建复杂的多储层架构。该库提供图形化工具用于超参数探索,并包含多个教程和科学论文复现案例。适用于Python 3.8及以上版本,ReservoirPy为储层计算提供了简洁而强大的实现方案。
fann - 高性能开源神经网络库
FANNGithub开源库开源项目机器学习神经网络跨平台
FANN是一个用C语言实现的开源神经网络库,支持多层网络结构和多种连接方式。它具备跨平台兼容性、高性能计算能力和易用性,提供丰富的训练算法和激活函数。该库支持15种以上编程语言绑定,附带完整文档和图形界面,适用于研究和商业开发。FANN让用户能够便捷地构建、训练和部署神经网络模型。作为一个广受欢迎的项目,FANN日均下载量约100次,支持RPROP和Quickprop等多种训练方法,实现了多种激活函数,并可在固定点和浮点数系统上运行。其执行速度比类似库快达150倍,同时保持了良好的灵活性。FANN持续维护,为人工智能研究和应用提供了可靠的基础设施。
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