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optimistix

JAX生态系统中的高效非线性求解器

Optimistix是一个基于JAX的非线性求解器库,专门用于根查找、最小化、不动点和最小二乘问题。该库提供可互操作的求解器和模块化优化器,支持PyTree状态,并与Optax兼容。Optimistix具有快速编译和运行时间,充分利用JAX的自动微分、自动并行和GPU/TPU支持等特性,为科学计算和机器学习领域提供高效工具。

optimization-engine - 高效的非凸优化引擎用于嵌入式系统
GithubOpEn代码生成优化引擎嵌入式优化开源项目非凸优化
Optimization Engine (OpEn)是一个针对非凸参数化优化问题的开源求解器。它采用Rust编写核心算法,具有高效性能和内存安全性。OpEn支持代码自动生成,适用于嵌入式系统中的非线性模型预测控制等场景。该工具简化了复杂优化问题的处理过程,使开发者能更专注于机器人和自主系统等领域的应用开发。
plotoptix - 高性能Python 3D数据可视化与光线追踪库
GithubNVIDIA OptiXPlotOptiXPython光线追踪可视化开源项目
PlotOptiX是基于NVIDIA OptiX框架的Python 3D光线追踪库,用于大规模数据的高质量可视化。支持多种几何图形、材质和光照效果,可生成逼真渲染。利用GPU加速和多GPU并行计算提升性能。简单API让用户无需编写着色器即可创建复杂3D场景。适用于数据可视化、科学计算和生成艺术等领域。
theseus - 构建适用于机器人和视觉应用的定制非线性优化层
GithubPyTorchTheseus开源项目机器人神经网络非线性优化
Theseus 是一个高效的通用库,专门用于在 PyTorch 中构建定制的非线性优化层,支持机器人和视觉问题中的端到端可微分架构。其特性包括二阶非线性优化器、线性求解器、向量化和 GPU 加速,有助于提高计算速度和内存使用效率。该库通过结合领域专用模型和神经网络模型,在保持计算梯度的同时优化 AI 模型,非常适合研究人员和开发者使用。
jumanji - JAX驱动的多样化强化学习环境套件 加速研究与应用
GithubJAXJumanji开源项目强化学习环境套件
Jumanji是一个基于JAX的强化学习环境套件,提供22个可扩展环境。通过硬件加速,它支持快速迭代和大规模实验。简洁API、丰富环境、主流框架兼容性和示例代码使强化学习研究更易开展,同时促进研究成果向工业应用转化。
scikit-opt - Python群体智能优化算法库
GithubPython库scikit-opt优化算法开源项目智能算法遗传算法
scikit-opt是一个Python优化库,实现了多种群体智能算法,如遗传算法、粒子群优化和模拟退火。该库支持用户自定义函数、GPU加速和多种加速方式,可用于解决各类优化问题。scikit-opt具有易用性强、功能丰富的特点,适合数据科学家和研究人员使用。
pgx - JAX原生并行游戏模拟器库用于强化学习研究
GithubJAXPgx并行计算开源项目强化学习游戏模拟器
Pgx是一个基于JAX的游戏模拟器库,专注于离散状态空间的强化学习研究。该库支持多种经典和现代棋牌游戏,包括国际象棋、围棋、将棋等。Pgx利用GPU/TPU实现高效并行计算,提供丰富的游戏环境和SVG可视化功能。其兼容PettingZoo API,方便研究人员进行实验。Pgx的设计旨在为强化学习研究提供高性能、多样化的仿真环境。
vizier - 开源黑盒优化框架助力机器学习研究
GithubVizier分布式系统开源项目机器学习超参数调优黑盒优化
Open Source Vizier是一个Python开发的黑盒优化框架,源自Google Vizier项目。它提供用户、开发者和基准测试三大API,支持分布式多客户端环境。该框架集成了基于JAX的贝叶斯优化器,适用于超参数调优、进化算法和程序搜索等多种场景。作为开源项目,Vizier具有灵活的安装选项,可满足不同的优化研究需求。
paxml - 基于Jax的高效机器学习实验配置和运行框架
Cloud TPUGithubGooglePaxml开源项目性能优化机器学习
Paxml是一个基于Jax的开源框架,致力于机器学习实验的配置与运行。该框架支持云TPU VM快速部署,同时提供PyPI和GitHub的稳定及开发版本下载。Paxml还包含丰富的文档资源和Jupyter Notebook教程,支持GPU加速,并可广泛适用于不同开发者的需求,是推动机器学习实验项目高效发展的优选工具。
BayesianOptimization - 贝叶斯优化的Python库 高效优化黑盒函数
GithubPython全局优化开源项目机器学习贝叶斯优化高斯过程
BayesianOptimization是一个纯Python实现的贝叶斯全局优化库。该工具利用高斯过程构建未知函数的后验分布,平衡探索与利用来寻找函数最大值。它适用于高成本函数优化,能以较少迭代找到接近最优的参数组合。BayesianOptimization提供简洁API,支持自定义搜索空间、序列域缩减和约束优化等功能,适用于机器学习模型调参等场景。
dm-haiku - JAX神经网络构建的简洁解决方案
DeepMindGithubHaikuJAX开源项目神经网络谷歌
Haiku是一个为JAX设计的简洁神经网络库,具备面向对象编程模型和纯函数转换功能。由Sonnet的开发者创建,Haiku能简化模型参数和状态管理,并与其他JAX库无缝集成。虽然Google DeepMind建议新项目使用Flax,Haiku仍将在维护模式下持续支持,专注于修复bug和兼容性更新。
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