aw_nas

模块化设计实现多种NAS算法

aw_nas是一个模块化的神经架构搜索框架,实现了ENAS、DARTS等多种主流NAS算法。框架将NAS系统分解为搜索空间、控制器等组件,通过接口实现灵活组合。支持分类、检测等多种应用场景,并提供硬件分析接口。aw_nas采用插件机制便于扩展,已应用于容错性、对抗鲁棒性等研究方向。

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介绍相关项目

oneDNN - 优化深度学习应用的跨平台性能库，支持多种处理器架构

CPU优化GithubUXL Foundationdeep learningoneAPI specificationoneDNN开源项目

oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) 是一个开源的跨平台性能库，提供深度学习应用的核心模块。oneDNN 专为Intel架构处理器、Intel图形处理器和Arm 64位架构处理器进行优化，并实验性支持NVIDIA、AMD、OpenPOWER、IBMz 和 RISC-V 等架构的 GPU 和 CPU。深度学习应用及框架开发者可以利用oneDNN提升在多种硬件上的性能表现。

FAST-VQA-and-FasterVQA - 开源高效视频质量评估框架

FAST-VQAFasterVQAGithub开源项目机器学习深度学习视频质量评估

FAST-VQA和FasterVQA是端到端视频质量评估的开源工具箱,提供高效的评估模型。FasterVQA作为FAST-VQA的改进版,在保持相似性能的同时速度提升4倍。这些模型在多个数据集上达到最先进水平。项目采用模块化架构,支持灵活的空间和时间采样方法及多种网络结构。研究者可进行模型训练、测试,并在小型数据集上微调。

SlowFast - 开源视频理解框架提供多种先进模型架构

GithubPySlowFast开源项目深度学习神经网络模型视频理解计算机视觉

PySlowFast是FAIR开发的开源视频理解代码库，提供高效训练的先进视频分类模型。支持SlowFast、Non-local Neural Networks、X3D和Multiscale Vision Transformers等多种架构。该框架便于快速实现和评估视频研究创新，涵盖分类、检测等任务。PySlowFast兼具高性能和轻量级特点，适用于广泛的视频理解研究。

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。

AIAS - 专为图像识别和自然语言处理设计的高效SDK集合，提升开发效率

AIASGithubOCR图像识别开源项目机器学习自然语言处理

AIAS提供多种图像识别和自然语言处理SDK，包括OCR工具、动物分类、单目深度估计等图像处理功能，以及词向量、机器翻译、情感分析等自然语言处理应用。该项目旨在提升开发效率，满足多种业务需求。

ESANet - 高效RGB-D语义分割网络用于室内场景分析

ESANetGithubRGB-D实时处理室内场景分析开源项目语义分割

ESANet是一个高效的RGB-D语义分割网络,专为室内场景分析设计。该网络在NVIDIA Jetson AGX Xavier上实现实时语义分割,适用于移动机器人的实时场景分析系统。项目提供训练和评估代码,支持模型转换至ONNX和TensorRT,并可测量推理时间。ESANet在NYUv2、SUNRGB-D和Cityscapes等数据集上展现出优异性能。

Deep-RL-Keras - 模块化实现深度强化学习算法，支持A2C、A3C、DDPG、DDQN

Actor-Critic算法GithubKeras优化算法开源项目深度Q学习深度增强学习

本项目在Keras框架下实现了多种常用的深度强化学习算法模块化，包括A2C、A3C、DDPG、DDQN等。用户可以通过命令行参数运行不同的RL算法，并在OpenAI Gym环境中进行训练。项目支持模型可视化和Tensorboard监控，提供详细的算法说明和使用案例，帮助用户理解和应用这些技术。

gpt-neox - 大规模语言模型训练库，支持多系统和硬件环境

DeepSpeedEleutherAIFlash AttentionGPT-NeoXGithubMegatron Language Model开源项目

GPT-NeoX是EleutherAI开发的库，专注于在GPU上训练大规模语言模型。它基于NVIDIA的Megatron，并结合了DeepSpeed技术，提供前沿的架构创新和优化，支持多种系统和硬件环境。广泛应用于学术界、工业界和政府实验室，支持AWS、CoreWeave、ORNL Summit等多个平台。主要功能包括分布式训练、3D并行、旋转和嵌入技术，以及与Hugging Face等开源库的无缝集成。

sharpneat - 基于NEAT算法的神经网络进化框架

C#GithubNEATSharpNEAT开源项目神经网络进化算法

SharpNEAT是一个基于C#的NEAT算法实现，专为.NET 8设计。这个进化算法框架致力于通过神经网络进化解决复杂问题。其模块化架构有利于进化计算研究，同时优化网络结构和连接权重，为探索神经进化潜力提供了有力支持。

alpa - 一个用于训练和服务大规模神经网络的系统

AlpaGithubXLA开源项目深度学习神经网络训练自动并行化

Alpa系统旨在简化大规模神经网络的训练与服务，能够将用户的单设备代码自动并行化到分布式集群。其主要特点包括自动并行化、卓越性能以及与现有机器学习生态系统的紧密集成。虽然目前不再积极维护，Alpa的核心算法已并入XLA并继续得到支持。通过Alpa，用户可以实现数据并行、操作并行和流水线并行，从而在线性扩展分布式集群上训练数十亿参数的模型。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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问小白是一个基于 DeepSeek R1 模型的智能对话平台，专为用户提供高效、贴心的对话体验。实时在线，支持深度思考和联网搜索。免费不限次数，帮用户写作、创作、分析和规划，各种任务随时完成！

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白日梦AI提供专注于AI视频生成的多样化功能，包括文生视频、动态画面和形象生成等，帮助用户快速上手，创造专业级内容。

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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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