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Automatic-Circuit-Discovery

推进神经网络可解释性研究的自动化工具

Automatic Circuit DisCovery (ACDC)项目提供了一套自动化工具,用于探索神经网络内部机制,提高模型可解释性。项目包含NeurIPS 2023聚焦论文的配套代码,实现了ACDC算法、计算图编辑功能和可编辑计算图的底层实现。基于TransformerLens库开发,支持Python 3.8+环境,并提供完整的安装和使用文档。该工具为研究人员提供了深入分析神经网络内部结构的新方法。

discopy - Python工具包用于字符串图计算和量子自然语言处理
DisCoPyGithub字符串图开源项目形式语法计算工具量子计算
DisCoPy是一个用于字符串图计算的Python工具包,提供自由匕首范畴结构、平面字符串图、多种图形语言层次结构和图像处理功能。它支持图形组合、绘制和重写,并能够生成Python代码、构建张量网络和实现形式文法。此外,DisCoPy与多种量子计算和优化工具接口,适用于量子自然语言处理和图形代数研究。
tensorcircuit - 新一代量子软件框架 支持多种先进功能
GithubTensorCircuit即时编译开源项目硬件加速自动微分量子软件框架
TensorCircuit是新一代量子软件框架,基于现代机器学习框架构建。它支持自动微分、即时编译、硬件加速等多项先进功能,可高效模拟量子-经典混合算法。该框架还能访问实际量子硬件,提供多种计算资源的混合部署方案,为量子计算研究和应用提供强大灵活的工具。
electra-large-discriminator - ELECTRA模型 革新自监督语言表示学习
ELECTRAGithubHuggingface判别器开源项目文本编码模型自然语言处理预训练
ELECTRA是一种创新的自监督语言表示学习方法,能够以较少的计算资源高效预训练transformer网络。该模型通过区分真实和生成的输入标记进行训练,原理类似GAN判别器。ELECTRA在小规模实验中展现出优异性能,仅需单GPU即可达到强大效果;在大规模应用中,它在SQuAD 2.0数据集上达到了领先水平。此项目开源了ELECTRA的预训练和微调代码,适用于分类、问答和序列标注等多种自然语言处理任务。
torch-dreams - 神经网络可视化与解释性增强工具
GithubTorch-Dreams可解释性图像生成开源项目特征可视化神经网络
Torch-Dreams是一个Python库,专注于神经网络可视化和增强模型可解释性。它提供特征可视化、通道激活和多模型同步可视化等功能,支持批量处理和自定义变换。这个工具适合研究人员分析深度学习模型内部机制,也可用于生成艺术创作。
transformers-interpret - 快速解读Transformer模型的工具,只需2行代码
GithubTransformers Interprettransformers可视化开源项目文本分类解释工具
Transformers-interpret是一款为Transformer模型设计的解释工具,只需简单代码即可实现。支持文本和计算机视觉模型,并可在笔记本中展示或保存为PNG和HTML文件。通过导入预训练模型和tokenizer,用户能快速获得预测分类解释,并提供可视化功能。此项目基于Captum库构建,支持多标签分类等功能,帮助开发者深入理解模型决策。
TransformerPrograms - Transformer模型转Python程序的新型解释方法
GithubTransformer Programs代码生成开源项目机器学习程序合成自然语言处理
TransformerPrograms项目提出了一种新方法,可将Transformer模型转换为易读的Python程序。该项目提供了训练和转换工具,并包含多个示例程序,涵盖从排序到命名实体识别等任务。这为解释Transformer模型提供了新视角,有助于研究者探索模型内部机制,推进AI可解释性研究。
diffusion-explainer - 将扩散模型的图像生成过程可视化的交互式工具
Diffusion-ExplainerGithub人机交互可视化工具开源项目机器学习
Diffusion-Explainer是一个交互式可视化工具,用于展示扩散模型的图像生成过程。该工具通过直观的界面呈现生成过程中的每个步骤,使用户能够深入了解模型的内部机制。由乔治亚理工学院和IBM研究院开发的这个开源项目,为AI研究人员和开发者提供了一个分析扩散模型的平台,并提供在线演示功能。
EEG-Conformer - 结合卷积和自注意力的EEG解码与可视化工具
EEG ConformerEEG解码Github卷积神经网络大脑波形投影开源项目自注意力机制
EEG Conformer是一种结合卷积和自注意力机制的EEG分类与可视化工具。其卷积模块提取时间和空间上的局部特征,自注意力模块捕捉全局关联,最终通过全连接层进行分类预测。此外,EEG Conformer还具备将类激活映射到脑拓扑图的可视化功能。支持Python 3.10和Pytorch 1.12,在多个BCI竞赛数据集上表现出色。
DCR - 扩散模型数据复制研究与优化方法分析
Diffusion模型Github开源项目数据复制机器学习生成式AI计算机视觉
DCR项目聚焦扩散模型中的数据复制问题,整合了两篇重要论文的研究成果和代码。项目内容包括数据复制现象分析、缓解策略提出、模型微调指南、推理方法、评估指标计算以及数据集资源。这些研究成果为提升扩散模型的生成质量和原创性提供了重要参考。
CogDL - 应用于节点分类、图分类等任务的图深度学习工具包
CogDLGNNGPU优化Github图深度学习开源项目自动机器学习
CogDL是一个应用于节点分类、图分类等任务的图深度学习工具包。它具备高效性、易用性和可扩展性的特点,通过提供优化的操作符加快训练速度并节省GPU内存。CogDL还提供易用的API,并支持广泛的模型和数据集。最新版新增了图自监督学习示例和混合精度训练功能,适用于多种图神经网络分析任务。
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