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TensorFlow与R语言的深度学习框架集成

TensorFlow for R是一个将TensorFlow深度学习框架集成到R语言环境的开源项目。它支持在R中构建和执行TensorFlow计算图,兼容CPU和GPU运算。该项目提供完整的TensorFlow API访问,并包含安装指南和使用文档。适合需要在R中进行机器学习和大规模数值计算的研究人员和数据科学家使用。

awesome-ml - 机器学习资源库 涵盖语言模型图像视频和音频AI
Github图像模型大语言模型开源项目机器学习视频模型音频模型
该项目是一个综合性机器学习资源集合,包括大型语言模型、图像生成、视频处理和音频AI等领域的开源模型、工具、库和研究资料。适合开发者、研究人员和AI爱好者探索AI技术和应用。项目持续更新,欢迎贡献,为了解和实践机器学习最新进展提供参考。
deepcell-tf - 用于单细胞生物图像分析的深度学习库
Githubdeepcell-tf单细胞分析开源项目时间序列数据深度学习细胞分割
DeepCell-tf是一个用于生物图像单细胞分析的深度学习库,基于Python和TensorFlow 2构建,提供预训练模型用于图像数据分析,并支持开发新的深度学习模型。其特色包括细胞分割和追踪模型的应用,处理2D、3D图像和时间序列数据。此外,还能结合DeepCell Toolbox、DeepCell Tracking和DeepCell Kiosk等工具进行预处理、追踪和大数据集云端部署。该库支持GPU加速,提供详细文档和示例,方便快速上手和模型训练。
machine-learning - 机器学习与数据科学教程,深度学习、模型部署与强化学习
Githubmachine-learning开源项目强化学习时间序列模型部署深度学习
本项目持续更新,介绍了数据科学和机器学习各个主题。内容涵盖深度学习、模型部署、运筹学和强化学习等,提供Jupyter Notebook格式教程,结合Python科学栈(如numpy、pandas)和开源库(如scikit-learn、TensorFlow、PyTorch)进行教学示范,平衡数学符号与实际应用。
AndroidTensorFlowMNISTExample - 使用TensorFlow在Android平台上的MNIST手写数字识别示例
AndroidGithubMNISTTensorFlow开源项目手写数字识别机器学习
该项目展示了如何使用TensorFlow在Android平台上为MNIST数据集创建手写数字识别模型。用户无需自行构建库,可以直接通过Maven获取所需资源。项目提供了详细的模型训练步骤、资源链接及贡献指南,适合对机器学习和Android开发有兴趣的用户。
rtdl - 表格数据深度学习的前沿研究与开源工具集
GithubRTDL开源项目模型研究深度学习神经网络表格数据
RTDL项目汇集了表格数据深度学习领域的多项前沿研究成果和开源工具包。项目涵盖TabReD基准测试、TabR近邻方法、TabDDPM扩散模型等创新技术,同时深入探讨了数值特征嵌入和预训练目标等关键问题。通过提供丰富的研究论文和实用的软件包,RTDL为表格数据深度学习的技术进步提供了重要支持,是该领域研究人员和实践者的宝贵资源。
tfjs-examples - TensorFlow.js机器学习示例集 涵盖浏览器和Node.js应用
GithubJavaScriptTensorFlow.js开源项目机器学习浏览器深度学习
tfjs-examples是一个包含多种TensorFlow.js机器学习示例的项目。涵盖图像分类、文本生成、强化学习等领域,展示了TensorFlow.js在浏览器和Node.js环境中的应用。示例包括模型训练和推理部署,为开发者提供了实用的学习资源和参考案例。
recommender-system-tutorial - 使用TensorFlow和Keras构建推荐系统的实践教程
GithubMovieLens数据集TensorFlow开源项目推荐系统机器学习深度学习
本项目提供了一个详细的推荐系统开发教程,基于TensorFlow Recommenders和Keras。教程介绍了信息检索和推荐系统基础,通过Jupyter notebook展示了MovieLens数据集处理、特征预处理、检索和排序模型构建,以及Spotify Annoy相似项搜索。内容涵盖了推荐系统的核心技术和实践方法,适合学术研究者和业界专业人士学习。
ai_projects - 多领域机器学习项目开源仓库
AI项目GitHubGithubMiguel Fierro开源项目机器学习深度学习
ai_projects是一个涵盖多个机器学习领域的开源项目仓库。内容包括CNN、转移学习、推荐系统和自然语言处理等主题。每个项目都配有Jupyter笔记本和相关博客文章,为开发者和研究者提供实践资源。仓库定期更新,展示AI技术在实际应用中的最新进展。
tsfeatures - 高效提取时间序列特征的R工具包
GithubR包tsfeatures开源项目数据分析时间序列特征提取
tsfeatures是一个R包,专门用于从时间序列数据中提取多种特征。它能分析趋势、季节性、线性度等,并处理不同频率和周期的时间序列。该包输出易于理解的特征指标,适用于时间序列分析、预测和分类等领域。tsfeatures可通过CRAN安装,支持多种时间序列特征提取方法,使用简单灵活。
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