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NCP、LTC 和 CfC 有线神经模型的 PyTorch 和 TensorFlow 实现

神经电路策略(NCPs)是一种设计稀疏递归神经网络的方法,灵感来源于秀丽隐杆线虫的神经系统。该开源项目提供与PyTorch和TensorFlow兼容的模块,增强可审计的自主性。其安装步骤简便,并且提供了丰富的文档和互动教程,帮助用户从基础到复杂模型的创建。多种示例和教程,包括在Google Colab上的演示,让用户快速掌握NCPs的应用。

pytorch-lightning - 深度学习框架的全方位AI模型训练与部署解决方案
AI模型训练GithubLightning FabricPyTorch Lightning开源项目模型部署深度学习热门
深度学习框架Pytorch-Lightning 2.0版本现已推出,提供清晰稳定的API,支持AI模型的预训练、微调和部署。该框架轻松实现Pytorch代码组织,将科学研究与工程实现分离,帮助研究人员和工程师高效进行模型训练与部署。通过提供各种训练和部署选项以及兼容多种硬件和加速器,Pytorch-Lightning兼顾模型的灵活性和可扩展性,适应从初学者到专业AI研究的不同需求。
control_v11e_sd15_ip2p - 更好地控制扩散模型的图像处理能力
ControlNetGithubHuggingface图像生成开源项目扩散模型条件输入模型稳态扩散
本项目利用ControlNet v1.1提供了一种神经网络结构,能够通过附加条件控制预训练的大型扩散模型,与Stable Diffusion兼容。其支持指令化像素到像素的控制,通过边缘图、分割图和关键点等条件输入丰富图像生成方式。即便在小规模数据集下,ControlNet也能在个人设备上快速训练,相关源码及文档可在HuggingFace平台获取,适用于多种图像生成任务,提升图像处理灵活性。
NeuRBF - 基于适应性径向基函数的高效神经场表示方法
GithubNeuRBF图像拟合开源项目神经场表示神经辐射场自适应径向基函数
NeuRBF是一种创新的神经场表示方法,通过适应性径向基函数实现高精度和模型紧凑性的平衡。该方法在图像拟合、SDF拟合和神经辐射场等任务中展现出优异性能,为计算机视觉和图形学研究提供了有力工具。项目提供了基于PyTorch的开源实现,并附有详细的安装和使用说明,便于研究人员复现和深入探索。
nnabla-rl - 深度强化学习库,基于Neural Network Libraries构建
GPU加速GithubPythonnnablaRL开源项目深度强化学习神经网络库
nnabla-rl是基于Neural Network Libraries构建的深度强化学习库,适用于研究、开发和生产环境。该库提供简洁的Python API,集成多种经典和前沿强化学习算法,实现在线与离线训练的灵活切换。nnabla-rl支持通过nnabla-browser可视化训练过程,安装便捷,兼容GPU加速,并提供交互式示例便于快速上手。
neuralforecast - 先进的神经网络时间序列预测模型库
GithubNeuralForecast开源项目时间序列机器学习深度学习预测模型
NeuralForecast 提供 30 多种先进的神经网络模型,提升时间序列预测的准确性和效率。支持外生变量和静态协变量,并具备自动超参数优化和可解释性方法。通过 sklearn 语法 `.fit` 和 `.predict` 实现快速训练和预测,包含 NBEATSx 和 NHITS 等最新实现,并与 Ray 和 Optuna 集成,适用于多种应用场景。
ffn - 专为大脑组织体积EM数据集实例分割的神经网络
Flood-Filling NetworksGithubTensorFlow图像处理实例分割开源项目神经网络
Flood-Filling Networks (FFNs) 是一种专为复杂大型形状实例分割设计的神经网络模型,特别适用于大脑组织的体积电子显微镜数据集。FFN模型在处理大规模、高分辨率的神经影像数据时表现出色,能够准确识别和分割复杂的神经元结构。该开源项目在FIB-25数据集上展现了优秀性能,为神经科学研究提供了强大的分割工具,适合需要高精度神经元分割的研究人员使用。
neuralgcm - 结合机器学习与物理的大气模拟新方法
GithubNeuralGCM大气模型天气模拟开源项目机器学习气候模拟
NeuralGCM是一个Python库,用于构建结合机器学习和物理模型的大气模拟系统。这个开源项目为天气和气候模拟提供新方法,融合了物理模型的精确性和机器学习的灵活性。NeuralGCM旨在提升天气预报和气候研究的准确度,为大气科学研究者提供实用工具。该项目采用Apache 2.0许可证,支持学术研究和商业应用。
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。
tract - 神经网络推理工具,支持多种格式与优化
GithubNNEFONNXTensorFlowtract开源项目神经网络推理
`tract`是一款神经网络推理工具,支持读取和优化ONNX与NNEF格式。它提供多种神经网络模型的支持,并附有详尽的技术文档和应用实例,适用于移动设备和微控制器等多种应用场景。
Bayesian-Neural-Networks - 在PyTorch中实现的贝叶斯神经网络近似推断方法
Bayesian Neural NetworksGithubMNIST分类实验Pytorch回归实验开源项目近似推断方法
项目在PyTorch框架下实现了多种贝叶斯神经网络的近似推断方法,包括Bayes by Backprop、MC Dropout、SGLD和Kronecker-Factorised Laplace。这些方法适用于同质和异质回归实验及MNIST分类实验。项目提供了模型训练脚本、Colab笔记本和实验结果的可视化工具,方便用户进行模型训练和评估。所有依赖和数据集已在笔记本中预设,并支持免费GPU运行平台,帮助用户轻松上手。
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