efficient-kan

Kolmogorov-Arnold网络的高效实现方案

Kolmogorov-Arnold Network KAN 神经网络优化实现稀疏化 Github 开源项目

efficient-kan是一个开源项目，为Kolmogorov-Arnold神经网络(KAN)提供高效实现。项目重构了计算方法，大幅降低内存消耗并提升计算效率。通过采用权重L1正则化和可选的独立比例B样条功能，项目在保持兼容性的同时优化了性能。最新更新改进了参数初始化，在MNIST数据集上显著提升了模型表现。

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介绍相关项目

kandinsky-3 - 开放源代码的俄罗斯文化文本到图像扩散模型

GithubHuggingfaceKandinsky 3.0俄罗斯文化开放源代码开源项目扩散模型文本生成图像模型

Kandinsky 3.0是一个开放源代码的文本到图像扩散模型，注重生成与俄罗斯文化相关的图像。相较于Kandinsky2-x系列，该模型使用了更丰富的数据集，并通过增大文本编码器和扩散U-Net模型的规模，提升了文本理解和图像质量。Kandinsky 3.0包括基本型和修补型两种模型，经过不同步数的训练，提供高质量的图像生成。

torchani - 基于PyTorch的神经网络势能模型库实现高精度分子动力学模拟

GithubPyTorchTorchANI分子动力学开源项目机器学习神经网络

TorchANI是一个开源的PyTorch实现的ANI神经网络势能模型库。该项目提供高精度分子动力学模拟功能,支持ANI2x、ANI1x和ANI1ccx等多种模型参数。TorchANI具备易用API和GPU加速能力,可通过pip或conda安装。作为活跃维护的开源项目,TorchANI欢迎社区贡献。

kencanmix_v1.5 - 稳定扩散与文本到图像生成的优化方案

AI绘图GithubGoogle colabHuggingfacediffusersstable-diffusion开源项目文本到图像模型

kencanmix_v1.5通过整合稳定扩散和谷歌Colab，提供了卓越的文本到图像转换能力，示例图片体现了创新的推理技术，为图像生成探索开辟了新的方向。

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。

ktrain - 轻量级的深度学习和AI工具包

GithubTensorFlow Kerasktrain开源项目机器学习深度学习预训练模型

ktrain 是一个基于 TensorFlow Keras 的轻量级深度学习库封装，帮助用户快速构建、训练和部署各种机器学习模型。适用于文本、视觉、图表和表格数据，支持文本分类、图像识别、节点分类和因果推断等任务。无论是初学者还是有经验的研究人员，都能借助其简单的 API 和多种学习率策略，快速实现高效模型部署，支持导出到 ONNX 和 TensorFlow Lite。

model-optimization - TensorFlow 模型优化工具包, 支持量化和稀疏化

GithubKerasTensorFlow Model Optimization Toolkit剪枝开源项目机器学习模型量化

TensorFlow Model Optimization Toolkit 提供稳定的 Python API，帮助用户通过量化和稀疏化技术优化机器学习模型，包括针对 Keras 的专用 API。该工具包还提供详细的安装指南、教程和 API 文档，显著提升模型在部署和执行时的性能。该项目由 TensorFlow 团队维护，并遵循其行为准则，开发者可以通过 GitHub 提交问题和贡献代码。

Koopa - 高效预测非平稳时间序列的轻量级模型

GithubKoopaKoopman理论开源项目时间序列预测轻量级模型非平稳动态

Koopa是一个基于Koopman理论的轻量级模型，用于高效预测非平稳时间序列。它实现了最先进的性能，同时减少了77%的训练时间和76%的内存使用。Koopa采用端到端预测训练，提高了对非线性时间序列演化的建模能力。项目提供完整代码实现、实验脚本和数据集，支持滚动预测，并能适应持续的分布偏移。

aimet - 深度学习模型优化的量化与压缩工具

AIMETGithubPyTorch开源项目模型压缩模型量化深度学习

AI Model Efficiency Toolkit (AIMET) 提供先进的模型量化和压缩技术，专注于优化已训练的神经网络模型。其主要功能包括跨层均衡、偏差校正、自适应舍入和量化感知训练，显著提升模型运行性能，降低计算和内存要求，并保持任务精度。AIMET 兼容 PyTorch、TensorFlow 和 ONNX 模型，通过 AIMET Model Zoo 提供优化的8位推理神经网络模型。同时，AIMET 支持空间SVD和通道剪枝等压缩技术，并提供可视化工具检查模型量化和压缩效果。

OmniQuant - 简便高效的大型语言模型量化技术

GithubLLaMAOmniQuant大语言模型开源项目量化高效QAT

OmniQuant是一种高效的量化技术，支持多种大型语言模型（LLM）的权重和激活量化，包括LLaMa和OPT等。其实现了4位及更低精度的权重量化，并通过MLC-LLM优化在多种硬件设备上的推理性能和内存占用。此外，项目还支持Mixtral和Falcon模型的压缩应用，大幅降低内存需求，提高运行效率。

gen-efficientnet-pytorch - 泛型EfficientNet和其它高效PyTorch模型的实现

EfficientNetGithubMixNetMobileNetPyTorch开源项目模型

本项目实现了EfficientNet、MixNet、MobileNetV3等多种高效模型，利用通用架构定义支持多种计算高效的神经网络。所有模型均基于MobileNet V1/V2块序列设计，并支持字符串化架构配置。请注意，该项目现已停止维护，推荐使用`timm`库获取更多功能和权重兼容的模型。

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