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神经表征几何学全面资源汇编

神经几何群论微分几何拓扑学几何机器学习Github开源项目

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。

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介绍相关项目
awesome-quantum-computing - 全面收录量子计算学习与开发资源
Github学习资源开发工具开源项目量子算法量子编程量子计算
本项目汇集了量子计算领域的优质学习和开发资源,包括教程、课程、工具、博客、书籍和视频等。资源涵盖从入门到高级的各个层次,适合不同背景的学习者。列表由社区共同维护,持续更新,旨在帮助量子计算爱好者和开发者全面了解这一前沿技术领域。
awesome-deep-learning-music - 深度学习技术在音乐领域的应用及研究进展
AI音乐Deep Learning for MusicGithub开源项目神经网络科学研究音乐信息检索
本项目收录了使用深度学习技术应用于音乐的科学文章、论文和报告，包括音乐生成、语音分离、演讲者识别等任务。项目旨在为音乐信息检索提供资源，含有文章概要、详细信息和代码链接。项目持续更新，欢迎贡献新资源。项目由Yann Bayle基于博士论文的前沿技术评审发起。
awesome-deepseek-coder - DeepSeek Coder开源资源汇总助力智能代码开发
DeepSeek CoderGithub人工智能代码生成开源项目模型
本项目收集整理了DeepSeek Coder相关的开源资源,涵盖官方和社区开发的各种规模模型、量化版本及配套工具。DeepSeek Coder作为高效的代码生成和理解模型,广泛应用于智能编程辅助和代码补全等场景。开发者可通过此资源列表深入了解和使用DeepSeek Coder,促进AI辅助编程技术的应用与创新。
awesome-adapter-resources - 大型预训练神经网络适配器方法工具和论文资源库
AdapterGithubNLPPEFT参数高效开源项目迁移学习
本项目汇集了大型预训练神经网络适配器方法的关键工具和论文。涵盖自然语言处理、计算机视觉和音频处理领域的适配器技术，包括方法、组合技术、分析评估和应用。提供框架工具链接和详细调查研究，是研究人员和从业者的重要参考资源。
Awesome-LLM-KG - 大规模语言模型与知识图谱整合最新研究概览
Awesome-LLM-KGGithubKG增强LLMLLM增强KG大型语言模型开源项目知识图谱
本项目汇集了有关统一大型语言模型（LLM）和知识图谱（KG）的最新研究论文和资源。KG能够存储丰富的事实知识，但构建复杂且难以处理不完全和动态变化的KG。该项目展示了三个主要框架：KG增强的LLM、LLM增强的KG以及LLM与KG的协作。多篇论文已在ACL、TKDE、EMNLP、ICLR等顶级会议上发表，助力研究人员和从业者深入了解这一新兴领域。
awesome-synthetic-datasets - 大语言模型合成数据集资源汇总
CosmopediaGithubSelf-InstructTinyStories合成数据集大语言模型开源项目
该项目整理了大语言模型生成合成数据集的相关资源，包括教程、技术、数据集、工具和论文。涵盖TinyStories、Cosmopedia等数据集，以及Self-Instruct、AutoPrompt等技术，为AI研究和开发提供参考。
awesome-deep-optics - 端到端光学设计与深度光学研究最新进展
Github光学系统优化开源项目深度光学神经网络端到端光学设计计算成像
本项目收录深度光学和端到端光学设计领域的前沿论文与资源，主要涉及波传播模型和光线追踪模型。内容包括单DOE、元表面、混合光学等多个研究方向，旨在帮助研究者掌握最新进展，探索深度学习在光学系统优化中的应用，以提升信息编码和成像效果。
awesome-colab-notebooks - 机器学习实验的精选Colab笔记合集
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该项目聚集了诸多适用于机器学习实验的Colab笔记，涵盖从音频生成到视频驱动的多种实用项目，如SpecVQGAN和LivePortrait。通过精选库和研究论文，这个资源为机器学习爱好者和研究人员提供了丰富内容，包括热门代码仓库和高引用的学术论文，便于用户快速进行实验和探索最新技术。
awesome-ebm - 全面汇总能量函数模型与学习资源
Github对比散度开源项目机器学习生成模型神经网络能量模型
awesome-ebm项目汇集了能量函数模型(EBM)和能量函数学习的全面资源。包括早期至最新的相关论文、教程、讲座和开源库。涵盖EBM在图像生成、分类、密度估计、强化学习等领域的应用，为研究和开发人员提供丰富的学习参考。
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