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bindsnet

模拟尖峰神经网络的生物启发机器学习算法

BindsNET是一个Python库,通过PyTorch的Tensor功能在CPU或GPU上模拟尖峰神经网络(SNNs)。该库旨在开发生物启发的机器学习和强化学习算法,包含丰富的实验示例和结果分析。BindsNET还兼容OpenAI gym环境库,并支持Docker镜像部署。这一项目在生物启发神经与动态系统实验室进行,核心理念是利用尖峰时间依赖可塑性(STDP)来调整神经元间的突触权重,以解决机器学习和强化学习中的问题。

TinyNeuralNetwork - 高效易用的深度学习模型压缩框架
GithubTinyNeuralNetwork开源项目模型压缩深度学习神经网络量化训练
TinyNeuralNetwork是一个开源的深度学习模型压缩框架,提供神经架构搜索、剪枝、量化和模型转换等功能。该框架支持计算图捕获、依赖解析、多种剪枝算法、量化感知训练和模型转换,为深度学习模型优化提供全面解决方案。TinyNeuralNetwork已应用于天猫精灵、海尔电视等超过1000万IoT设备,实现AI能力部署。
BitNetMCU - 低比特量化神经网络在微控制器上的高精度实现
BitNetMCUGithubMNIST数据集开源项目微控制器模型训练量化神经网络
BitNetMCU项目致力于在低端微控制器上实现高精度的低比特量化神经网络。通过优化训练和推理过程,该项目在仅2KB RAM和16KB Flash的CH32V003等微控制器上,实现了16x16 MNIST数据集超过99%的测试准确率,无需使用乘法指令。项目提供基于PyTorch的训练流程和ANSI-C实现的推理引擎,便于在不同微控制器上应用。
bitnet_b1_58-xl - 概述BitNet b1.58模型的再现性和性能
BitNetGithubHuggingface开源开源项目数据集模型模型训练评估
BitNet b1.58模型使用RedPajama数据集进行训练,涵盖100B个令牌,重点研究超参数调节与两阶段学习率及权重衰减的优化。在不同参数下测评PPL和零样本准确率,揭示出因数据处理等随机因素导致的再现性细微差异。模型在Huggingface平台开源,配套评价方法简化效能验证。
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
C++14Githubtiny-dnn嵌入式系统开源项目深度学习物联网设备
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。
TensorFlow.NET - 用 C# 实现完整的 Tensorflow API,允许 .NET 开发人员使用跨平台的 .NET Standard 框架开发、训练和部署机器学习模型
.NETGithubKerasTensorFlowTensorFlow.NET开源项目机器学习
TensorFlow.NET为.NET Standard框架提供了TensorFlow绑定,使.NET开发者能够使用C#或F#进行机器学习模型的开发、训练和部署。项目内置Keras高级接口,支持将Python代码无缝移植到.NET环境,适用于Windows、Linux和MacOS系统,并支持CPU和GPU版本。
LanguageBind - 通过语言绑定实现跨模态语义对齐
GithubLanguageBind多模态开源项目视频语言零样本分类预训练
LanguageBind是一种基于语言的多模态预训练方法,通过语言将不同模态进行语义关联。该方法引入了VIDAL-10M数据集,包含1000万条视频、红外、深度、音频及对应语言数据。通过多视角增强的语言描述训练,LanguageBind在多个跨模态任务上实现了先进性能,无需中间模态即可完成跨模态语义对齐。
gluonts - 基于深度学习的概率时间序列建模工具包
GithubGluonTSPython开源项目时间序列预测概率模型深度学习
GluonTS是一个基于Python的时间序列建模库,专注于采用深度学习方法进行概率预测。支持多种深度学习框架,包括PyTorch和MXNet,提供易于安装和使用的特性。适用于多种应用场景,如商业分析和数据科学。由一个积极的开源社区维护和发展。
diffusion-nbs - 扩散模型入门资源集合
AIGithub图像生成开源项目扩散模型机器学习深度学习
diffusion-nbs项目是一个专注于扩散模型的入门资源集合。该项目提供了一系列教程和Jupyter notebooks示例,旨在帮助初学者和研究人员理解扩散模型的基本概念。内容涵盖了扩散过程的原理和实践应用,为学习者提供了扎实的基础知识,并展示了如何在各种场景中应用这一技术。
attorch - 易于修改的Python神经网络模块
GithubPyTorchTritonattorch开源项目深度学习神经网络模块
attorch是一个基于OpenAI Triton的PyTorch模块子集,提供易于修改的高效神经网络模块。支持自动混合精度、计算机视觉和自然语言处理相关层。
zennit - 基于PyTorch的神经网络解释与探索框架
GithubLRPPyTorchZennit属性方法开源项目神经网络解释
Zennit是基于PyTorch的神经网络解释框架,专注于分层相关性传播(LRP)技术。它为研究人员提供了高度可定制和集成的标准化解决方案,用于应用基于规则的归因方法。该框架要求模型使用PyTorch的torch.nn.Module结构,目前处于活跃开发阶段,已具备基本稳定性,可用于多种神经网络解释任务。
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