egnn-pytorch

PyTorch实现的E(n)等变图神经网络

这个开源项目使用PyTorch实现了E(n)等变图神经网络(EGNN)。项目提供了EGNN的简洁接口,支持边特征和稀疏邻居等功能。EGNN在动力系统建模和分子活性预测等任务中表现领先。项目还包含详细示例和稳定性优化方法,适用于处理复杂的图结构数据。

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介绍相关项目

flashtorch - 基于PyTorch的神经网络可视化工具

FlashTorchGithubPyTorch可视化开源项目特征可视化神经网络

FlashTorch是基于PyTorch的神经网络可视化工具，通过简单的接口实现特征可视化技术，如显著性图和激活最大化。该工具兼容torchvision预训练模型和自定义PyTorch模型，有助于研究人员和开发者理解、解释及优化神经网络的内部工作机制。FlashTorch仅需几行代码即可应用，为深入分析神经网络提供了便捷途径。

textgenrnn - 高效训练文本生成神经网络的实用模块

GithubKerasPythonTensorFlowchar-rnntextgenrnn开源项目

textgenrnn是一个基于Keras和TensorFlow的Python 3模块，只需几行代码即可训练不同规模和复杂度的文本生成神经网络。支持字符级和词级训练，并可使用预训练模型加快训练。其现代架构利用注意力加权和跳过嵌入等技术，提升模型质量和训练速度。可在GPU上训练并在CPU上生成文本，还可在Colab中免费试用。

edge-connect - 通过生成对抗网络模型提高细节再现的图像修复方法

EdgeConnectGithubPython图像修复开源项目生成对抗网络边缘生成器

EdgeConnect是一种新的图像修复方法，通过生成对抗网络模型提高细节再现。该方法包含两个步骤：首先生成图像中缺失区域的边缘，然后根据生成的边缘信息填补图像。此方法适用于Places2、CelebA及Paris Street-View等数据集。EdgeConnect引入新的边缘生成和图像补全技术，使修复结果更为真实自然。该项目基于Python和PyTorch实现，支持CUDA加速，提供完整的训练、测试和评估指南，并且免费提供预训练模型下载使用。

pytorch-book - PyTorch 1.8入门与高级应用指南

GithubPyTorch开源项目深度学习生成对抗网络神经网络自然语言处理

这本书提供了《深度学习框架PyTorch：入门与实践（第2版）》的对应代码，基于PyTorch 1.8编写，内容涵盖基础使用、高级扩展和实战应用三大模块。读者可以学习从安装PyTorch、使用Tensor与自动微分系统、构建神经网络模块到进行数据加载与GPU加速等操作。此外，还讲解了向量化、分布式计算及CUDA扩展的高级技术，并通过图像分类、生成对抗网络、自然语言处理、风格迁移及目标检测等实战项目，深入理解并应用PyTorch进行深度学习开发。

spektral - 基于Keras API和TensorFlow 2的Python库，专为图神经网络（GNN）提供简单灵活的框架

GithubKerasPython库Spektral图深度学习图神经网络开源项目

Spektral是一个基于Keras API和TensorFlow 2的Python库，专为图神经网络（GNN）提供简单灵活的框架。该库适用于社交网络用户分类、分子性质预测、图生成、节点聚类和链接预测等任务。Spektral包含多种流行的图深度学习层，如GCN、Chebyshev、GraphSAGE、GAT等，并提供丰富的图操作工具。最新版1.0引入了新数据集、新容器、Loader类和transforms模块，简化了数据处理和模型训练。更多信息请参阅官方文档和示例。

alphafold3-pytorch - 基于PyTorch的蛋白质结构预测模型开源实现

AlphaFold 3GithubPytorch开源项目机器学习生物信息学蛋白质结构预测

这是AlphaFold 3的PyTorch开源实现项目。它包含完整的模型架构、训练和推理流程,以及详细的数据准备指南。项目支持原子级和分子级的输入处理,提供PDB数据集筛选和聚类脚本。丰富的文档和示例代码有助于用户理解和使用AlphaFold 3模型。该实现为蛋白质结构预测研究提供了有价值的开源工具。

mt-dnn - 多任务深度神经网络在自然语言理解中的最新应用

GithubMT-DNNPyTorch多任务深度神经网络开源项目自然语言理解预训练模型

该项目实现了基于PyTorch的多任务深度神经网络（MT-DNN），主要用于自然语言理解。最新版本添加了语言模型预训练和微调的对抗性训练功能。用户可以使用pip安装或通过Docker快速启动，项目提供详细的训练和微调步骤，支持序列标注和问答任务。此外，项目包含模型嵌入提取和训练加速功能。目前由于政策变化，公共存储解决方案暂不提供。

neuraloperator - 用于在 PyTorch 中学习神经算子的综合性库

Fourier Neural OperatorsFunction SpacesGithubNeuralOperatorPyTorchTensorized Neural Operators开源项目

neuraloperator库在PyTorch中实现了神经算子的学习，包括傅里叶神经算子和张量化神经算子。神经算子能实现函数空间间的映射，并支持任何分辨率的数据。该库提供了简单的安装和快速上手指南，并集成了Weights and Biases。欢迎社区贡献和提交问题。

GNT - 使用Transformer重建和渲染NeRF模型

GNTGithubNeRFtransformer图像重建开源项目渲染

Generalizable NeRF Transformer (GNT) 是一个用于高效重建和渲染神经辐射场的纯Transformer架构。它通过视图Transformer和射线路径Transformer两个阶段完成场景表示和渲染。GNT在跨场景训练中展示了其在多个数据集上优异的性能和普遍适用性。

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