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

Neural Circuit PoliciesPyTorchTensorFlowCfCLTCGithub开源项目

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。

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介绍相关项目
llm.c - 纯C和CUDA实现的高效轻量级语言模型训练框架
CUDAC语言GPU训练GithubLLM开源项目
llm.c是一个使用纯C和CUDA实现的高效轻量级语言模型训练框架。该项目不依赖PyTorch或cPython等大型框架，通过简洁代码实现GPT-2和GPT-3系列模型的预训练。llm.c支持单GPU、多GPU和多节点训练，提供详细教程和实验示例。项目在保持代码可读性的同时追求高性能，适用于教育和实际应用。此外，llm.c支持多种硬件平台，并有多个编程语言的移植版本。
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。
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。
LPCNet - 低复杂度神经语音合成与压缩算法
GithubLPCNet低复杂度算法开源项目神经网络线性预测语音合成
LPCNet是一种基于WaveRNN的低复杂度语音合成算法实现。通过结合线性预测技术，该项目在普通CPU上实现高质量语音合成，并支持1.6 kb/s的超低比特率压缩。LPCNet提供开源代码用于语音合成和编码研究，包括模型训练、优化以及实时包损失隐藏等功能，为语音技术研究和应用奠定基础。
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。
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。
DeepRL - PyTorch 中深度强化学习算法的模块化实现
A2CDQNDeepRLGithubPyTorch开源项目深度强化学习
DeepRL项目使用PyTorch实现了一系列流行的深度强化学习算法，提供模块化框架，适用于从简单任务到高难度游戏。支持的算法包括DQN、C51、QR-DQN、A2C、DDPG、PPO等，并具备异步数据生成和传输功能。项目依赖PyTorch v1.5.1，具体依赖请参考Dockerfile和requirements.txt。此外，项目提供代码示例和性能曲线图，适合相关研究参考和使用。
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。
Reinforcement-Learning - 将深度强化学习与神经网络使用Python和PyTorch实现结合的课程
GithubPyTorchPythonQ学习开源项目深度强化学习神经网络
本课程深入分析了神经网络与强化学习的结合，提供了Python和PyTorch实用实现。掌握Q学习、深度Q学习、PPO和演员批评算法，通过在OpenAI Gym的RoboSchool和Atari游戏中实际应用，熟悉深度强化学习的关键技术和应用场景。
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