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

awesome-neural-geometry - 神经表征几何学全面资源汇编

Github几何机器学习开源项目微分几何拓扑学神经几何群论

这个开源项目汇集了神经表征几何学领域的全面资源,涵盖大脑、深度网络等多个研究方向。内容包括抽象代数、微分几何等基础知识,以及几何机器学习、计算神经科学的前沿进展。项目还提供开源数据集和软件库链接,为研究人员提供便利。作为一个持续更新的协作平台,该项目致力于为神经表征中的对称性和几何学研究提供全面参考。

EFG - 高效灵活的深度学习框架支持多项计算机视觉任务

3D目标检测EFGGithub开源项目深度学习框架目标跟踪计算机视觉

EFG是一个高效、灵活且通用的深度学习框架，采用最小化设计。该框架支持2D和3D目标检测、全景分割等多种计算机视觉任务，并在Waymo和nuScenes等数据集上展现优异性能。EFG集成了多个最新研究成果，如TrajectoryFormer和ConQueR，为3D目标检测和跟踪领域提供创新解决方案。研究人员可利用EFG的项目模板探索各种研究主题。

enformer-pytorch - 基于深度学习的基因表达预测工具

DeepmindEnformerGithubHuggingfacePytorch基因表达预测开源项目

此项目实现了Deepmind的Enformer模型在Pytorch框架下的应用，用于预测基因表达，并支持微调预训练模型以适应下游任务。用户可以通过简易安装和提供的代码示例快速使用该模型。此外，该项目还包含染色质可及性预测的微调方法，并支持从Huggingface下载预训练权重。在内存优化和详细的安装、使用说明方面进行了多项改进，帮助用户高效地进行基因组数据分析和预测。

autoregressive-diffusion-pytorch - 自回归扩散模型：无向量量化的图像生成方法

GithubPyTorch图像生成开源项目深度学习神经网络自回归扩散

autoregressive-diffusion-pytorch是一个基于PyTorch的自回归扩散模型实现，源自'Autoregressive Image Generation without Vector Quantization'论文。模型支持序列和图像输入，无需向量量化即可生成高质量图像。项目提供简洁API接口，包含详细使用说明和示例代码，适合研究人员和开发者探索自回归扩散模型。

pyg-lib - 图形神经网络高性能计算库

CUDAGithubPyTorchPythonpyg-lib安装开源项目

pyg-lib是一款专为图形神经网络优化的高性能计算库。该项目为Linux、Windows和macOS等主流操作系统提供预构建的Python包，兼容多个PyTorch版本和CUDA组合，支持Python 3.8至3.12。pyg-lib通过提升图形神经网络的计算效率，为研究和开发提供了实用工具。研究人员和开发者可根据具体的系统环境，使用pip命令快速安装所需版本，轻松增强图形神经网络的性能。

ogb - OGB开源项目的图机器学习数据集及标准评估工具

GithubOpen Graph Benchmark图机器学习开源项目数据加载器深度学习框架评估器

OGB项目集成了图机器学习所需的基准数据集、数据加载器和标准化评估工具，兼容PyTorch Geometric和DGL等主流深度学习框架。支持处理节点、链接和图级别的预测任务，数据集广泛涵盖科学、社交网络和异构知识图等领域，并适应从单GPU到多GPU的处理需求。OGB为研究人员提供了简化数据下载、标准化拆分和性能评估的便利工具。

torchani - 基于PyTorch的神经网络势能模型库实现高精度分子动力学模拟

GithubPyTorchTorchANI分子动力学开源项目机器学习神经网络

TorchANI是一个开源的PyTorch实现的ANI神经网络势能模型库。该项目提供高精度分子动力学模拟功能,支持ANI2x、ANI1x和ANI1ccx等多种模型参数。TorchANI具备易用API和GPU加速能力,可通过pip或conda安装。作为活跃维护的开源项目,TorchANI欢迎社区贡献。

Ensemble-Pytorch - PyTorch集成学习框架助力模型优化

Ensemble-PyTorchGithubpytorch开源项目机器学习模型集成深度学习

Ensemble-Pytorch是一个为PyTorch设计的集成学习框架，旨在提高深度学习模型的性能和鲁棒性。该框架支持多种集成策略，如Fusion、Voting、Bagging和Gradient Boosting，适用于分类和回归任务。作为PyTorch生态系统的一部分，Ensemble-Pytorch提供简洁的API和详细文档，便于研究人员和开发者实现和优化集成模型。

soft-moe-pytorch - PyTorch 实现的软专家混合模型框架

GithubPytorchSoft MoE专家混合开源项目深度学习神经网络

soft-moe-pytorch 项目实现了基于 PyTorch 的软专家混合 (Soft MoE) 模型。该模型支持非自回归编码器，可用于文本到图像等任务。项目特点包括灵活设置专家数量、动态分配插槽，以及与 Transformer 架构兼容。这一工具为深度学习研究和开发提供了高效、可扩展的 MoE 模型实现，有助于提升模型性能。

neurodiffeq - 神经网络求解微分方程的开源Python库

GithubPyTorchneurodiffeq开源项目微分方程深度学习神经网络

neurodiffeq是一个开源Python库,专门用于利用神经网络求解微分方程。它支持求解常微分方程和偏微分方程,可处理初值和边界值问题。该库提供灵活API,允许自定义神经网络结构、采样策略和监视器。neurodiffeq还支持方程束和反问题求解,能同时处理一系列参数化方程。这使其成为科学和工程领域中解决各类微分方程问题的实用工具。

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稿定设计是一个多功能的在线设计和创意平台，提供广泛的设计工具和资源，以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户，无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑，稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合，帮助用户轻松实现创意设计。

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