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表格数据深度学习的前沿研究与开源工具集

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。

TensorLayer - 高性能且灵活的深度学习和强化学习工具库
GithubTensorFlowTensorLayer开源软件开源项目强化学习深度学习
TensorLayer 是一个基于 TensorFlow 的深度学习和强化学习库,为研究人员和工程师提供多种可定制的神经网络层,简化复杂 AI 模型的构建。它设计独特,结合了高性能与灵活性,支持多种后端和硬件,并提供丰富的教程和应用实例。广泛应用于全球知名大学和企业,如谷歌、微软、阿里巴巴等。
pytorch-frame - 模块化深度学习框架用于异构表格数据
GithubPyTorch Frame开源项目模块化框架深度学习神经网络表格数据
PyTorch Frame是一个为异构表格数据设计的深度学习框架,支持数值、分类、时间、文本和图像等多种列类型。它采用模块化架构,实现了先进的深度表格模型,并可与大型语言模型集成。该框架提供了便捷的mini-batch加载器、基准数据集和自定义数据接口,简化了表格数据的深度学习研究过程,适用于各层次研究人员。框架内置多个预实现的深度表格模型,如Trompt、FTTransformer和TabNet等,并提供与XGBoost等GBDT模型的性能对比基准。PyTorch Frame无缝集成于PyTorch生态系统,便于与其他PyTorch库协同使用,为端到端的深度学习研究提供了便利。
Blog - 全面涵盖深度学习与机器学习的教程项目
GithubPython人工智能开源项目机器学习深度学习算法
本项目汇集了深度学习和机器学习领域的系列教程与代码实现。内容覆盖从基础到高级的多个主题,包括神经网络、CNN、RNN、NLP等深度学习技术,以及特征工程、模型评估、异常检测等机器学习方法。每个主题均配有详细解析和Python代码,为AI学习和实践提供了丰富资源。
awesome-LLM-resourses - 中文大语言模型全面资源汇总 数据处理到评估应有尽有
GithubLLMRAG大语言模型开源项目微调推理评估
该项目汇总了中文大语言模型(LLM)领域的全面资源,包含数据处理、微调、推理和评估等多个环节的开源工具。资源库涵盖最新LLM技术,并收录RAG系统和AI代理等前沿应用。项目为LLM研究者和开发者提供了丰富的工具和信息,有助于推进相关项目的开发与应用。
CNTK - 深度学习工具包,支持多种模型,包括DNN、CNN和RNN
CNTKGithubONNX开源开源项目深度学习神经网络
CNTK,微软的开源深度学习工具包,支持多种模型,包括DNN、CNN和RNN。具备自动微分和GPU并行化等高级功能,简化开发和训练流程,并完美支持ONNX,兼容多种AI框架。
deepdoctection - 文档AI:基于深度学习的提取与布局分析工具包
GithubOCRdeepdoctection开源项目文档AI模型深度学习
deepdoctection是一个Python库,通过深度学习模型实现文档提取和布局分析,支持对象检测、OCR和文本挖掘。此集成框架结合Tensorflow或PyTorch等库,适用于PDF或扫描图片文档处理,支持文档布局分析、表格识别和文本分类等任务,致力于解决实际应用问题,是文档处理领域开发者的理想选择。
Practical_DL - 秋季深度学习课程资源与实践指南,适用于学习者和开发者
Deep LearningGithubPyTorch开源项目深度学习神经网络课程
2023秋季深度学习课程,涵盖讲座和实践材料,可在本地或Google Colab完成作业。通过Telegram讨论问题,学习课程包括深度学习基础、技巧及卷积神经网络等,由资深导师提供材料,持续改进。
LLMDataHub - 大语言模型训练数据集合
GithubLLMDataHub大语言模型开源社区开源项目数据集聊天机器人
LLMDataHub汇聚高品质大语言模型训练数据,为研究人员和从业者提供丰富的数据资源。该平台涵盖多种数据集,适合提升聊天机器人对话质量、应答生成及语言理解。同时,平台更新最新数据集,助您获取行业前沿资源。
tmrl - 实时机器人控制与自动驾驶AI的分布式强化学习框架
GithubGymnasium环境TMRLTrackMania 2020开源项目强化学习自动驾驶
TMRL是一个面向机器人学习的分布式强化学习框架,专注于实时应用中的深度强化学习AI训练。该框架以TrackMania 2020游戏为例,展示了基于原始截图的自动驾驶控制。TMRL具备安全远程训练、灵活定制和实时环境兼容性等特点,采用单服务器多客户端架构,可在多个节点收集样本并在高性能集群上进行训练。
DRLX - 强化学习框架优化扩散模型
DRLXGithubStable Diffusion分布式训练开源项目强化学习扩散模型
DRLX是一个基于强化学习的扩散模型分布式训练库。它与Hugging Face的Diffusers库集成,支持多GPU和多节点训练。DRLX兼容Stable Diffusion等模型,实现DDPO算法训练。该库采用即插即用设计,训练模型可直接用于原始管道。DRLX集成了美学评分奖励模型和PickAPic提示词生成功能,为扩散模型研究提供了全面的工具集。
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