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KANbeFair

KAN与MLP神经网络性能对比研究

KANbeFair神经网络比较机器学习模型网络架构性能评估Github开源项目

本项目对KAN和MLP神经网络进行了全面比较。研究表明,KAN在符号公式表示方面更优,MLP则在计算机视觉、机器学习、文本和音频处理任务中表现更佳。通过网络架构消融实验,发现KAN的主要优势源于B样条函数的应用。项目提供了安装指南、运行说明及参数量和FLOPs计算方法,为神经网络研究提供了有价值的实验资源。

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-chanlun项目展示了多种基于人工智能的量化投资策略。项目包含JoinQuant平台上的a3策略和利用GPT-2进行语义挖掘的打板策略，并提供了这些策略的回测结果和实盘交易记录。同时，-chanlun项目探讨了大型语言模型在二级市场投资决策中的应用可能性，为量化交易与人工智能在金融领域的融合提供了实践参考。此外，-chanlun不仅验证了策略在真实市场中的表现，还为量化交易与人工智能在金融领域的结合提供了valuable实践案例。
AIF360 - AI模型公平性检测与缓解工具库
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Embedded-Neural-Network项目汇集了减小深度神经网络模型大小和加速ASIC/FPGA应用的前沿研究。内容涵盖网络压缩、硬件加速等领域,包括参数共享、知识蒸馏、定点训练、稀疏正则化和剪枝等技术。项目还整理了相关教程和重要会议论文。
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