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ruby-fann

Ruby环境下的高性能人工神经网络库

RubyFann神经网络RubyFANN人工智能Github开源项目

ruby-fann是一个将FANN库集成到Ruby环境的开源项目。它为开发者提供了在Ruby中构建和使用多层人工神经网络的便捷方式，支持全连接和稀疏连接网络。这个库具有易用性、多功能性和高性能的特点。用户可以通过它训练神经网络、保存训练数据和网络状态，还能使用自定义回调函数实现高级训练控制。ruby-fann为Ruby生态系统带来了强大而灵活的神经网络开发能力。

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neural-fortran - Fortran实现的开源并行深度学习框架
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finn - 高效量化神经网络加速器框架，助力FPGA上的AI推理
FINNFPGAGithub开源项目数据流架构深度学习推理量化神经网络
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fastn是一个AI驱动的API编排平台,可将多个数据源整合为统一API。平台支持连接各类数据流,创建应用集成。通过预构建连接器、通用API集成和AI辅助自动化,fastn简化开发流程,缩短上市时间。平台提供实时监控、日志记录和流程可视化功能,保证API准确性和可扩展性。fastn致力于帮助开发者构建互联生态系统,降低开发成本,提升工作效率。
fasterai - 开源工具库助力神经网络缩小与加速
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fasterai是一个致力于优化神经网络规模和速度的开源库。该库提供稀疏化、剪枝、知识蒸馏和彩票假设等多种网络压缩技术。其核心特性为高度可定制的稀疏化功能，允许用户调整粒度、上下文、标准和调度。此外，fasterai还包含正则化和知识蒸馏功能，有助于提升模型性能和效率。该库与fastai兼容，可轻松集成到现有深度学习工作流程中。
tiny-dnn - 轻量级C++14深度学习库，适用于嵌入式系统和物联网设备
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tiny-dnn是一个为计算资源有限的嵌入式系统和物联网设备设计的C++14深度学习库。该库无需GPU，通过TBB线程和SSE/AVX向量化实现了高效性能，在13分钟内达到了98.8%的MNIST准确率。其便携的头文件形式使其易于集成，支持多种网络层类型、激活函数、损失函数和优化算法。tiny-dnn还能导入Caffe模型，适合学习和构建神经网络应用。
tiny-cuda-nn - 专注于快速训练和查询神经网络的开源框架
C++编程CUDAGPUGithubTiny CUDA Neural Networks开源项目深度学习
Tiny CUDA Neural Networks是一个紧凑、高效的开源框架，专注于快速训练和查询神经网络。它包含优化的多层感知器（MLP）和多分辨率哈希编码，并支持多种输入编码、损失函数和优化器。适用于NVIDIA GPU，通过C++/CUDA API和PyTorch扩展，助力高性能计算和深度学习项目。
deep-diamond - 基于Clojure的高性能深度学习库 支持CPU和GPU加速
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Deep Diamond是基于Clojure的深度学习库，专注于快速张量运算和神经网络计算。项目利用优化的本地库，支持CPU和GPU加速，目前处于Alpha阶段。它为开发者提供高效的深度学习工具，与作者的AI编程书籍系列同步更新。Deep Diamond是一个开源项目，遵循Eclipse Public License。
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