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FourierKAN

基于傅里叶变换的PyTorch神经网络层

FourierKAN人工神经网络傅里叶变换深度学习PyTorchGithub开源项目

FourierKAN是一个基于傅里叶变换的PyTorch神经网络层，旨在替代传统的线性层和非线性激活组合。该项目受Kolmogorov-Arnold网络启发，采用一维傅里叶系数，提高了优化效率和数值稳定性。FourierKAN支持CPU和GPU运行，并提供了训练策略和正则化方法。其核心优势在于潜在的内存效率和性能提升，为深度学习模型设计开辟了新的可能性。

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介绍相关项目
Transformer-TTS - 神经语音合成系统
GithubPyTorchTacotronTransformer-TTS开源项目神经网络语音合成
Transformer-TTS，一个基于Pytorch的高效神经语音合成系统。它使用Transformer网络，且训练速度是传统seq2seq模型的3到4倍。不仅提供预训练模型，其合成语音质量经实验证明优异。同时，项目支持自定义学习模型及策略，包括Noam式预热衰减学习率及关键的梯度裁剪等，是语音合成研究的理想选择。
Flowformer - Flowformer 利用保护流网络实现 Transformer 线性化和长序列处理
FlowformerGithubTransformer开源项目注意力机制流网络理论线性复杂度
Flowformer 是一种 Transformer 模型，通过引入保护流网络理论，实现了线性复杂度的注意力机制。它能够处理超过4000多个标记的长序列，在视觉、自然语言处理、时间序列和强化学习等领域表现优异。在长序列建模任务中，Flowformer 的平均准确率达到56.48%，超过了 Performer 和 Reformer 等现有方法。该项目不依赖特定归纳偏置，提供了核心代码实现和多个领域的应用示例，为研究人员和开发者提供了一个通用的基础模型。
annotated_deep_learning_paper_implementations - 简洁易懂的PyTorch神经网络和算法实现
GANGithubPyTorchReinforcement LearningTransformerlabml.ai开源项目
该项目提供详细文档和解释的简明PyTorch神经网络及算法实现，涵盖Transformer、GPT-NeoX、GAN、扩散模型等前沿领域，并每周更新新实现，帮助研究者和开发者高效理解深度学习算法。
qkeras - Keras 的量化扩展工具，通过替换部分 Keras 层，能够快速创建量化版深度学习模型
GithubKerasQKerasTensorFlow开源项目深度学习量化
QKeras 是一个针对 Keras 的量化扩展工具，通过替换部分 Keras 层，能够快速创建量化版深度学习模型。项目设计遵循用户友好、模块化和易扩展的原则，包括 QDense 和 QConv2D 等多种量化层。QTools 用于辅助硬件实现和能耗估算，AutoQKeras 可以自动进行模型量化和重新平衡。此项目提供简单易用的界面，适用于快速原型设计、前沿研究和生产环境。
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。
FasterTransformer - 基于NVIDIA平台的高性能Transformer编解码器实现与调优
BERTFasterTransformerGPTGithubNVIDIATensorRT-LLM开源项目
FasterTransformer不仅支持多框架集成，还针对NVIDIA新一代GPU优化了编解码性能，极大提升了操作效率和处理速度。包含模型支持、性能对比及API演示的详细文档，有助于用户深入了解并有效使用FasterTransformer。
dasp-pytorch - 基于PyTorch的可微分音频信号处理器库
GithubPyTorch信号处理开源项目深度学习神经网络音频处理
dasp-pytorch是一个基于PyTorch的可微分音频信号处理库。它实现了混响、失真、动态范围处理、均衡和立体声处理等功能，可用于虚拟模拟建模、参数估计、自动DSP和风格迁移。该库支持CPU和GPU批处理，有助于加速训练和优化性能。作为开源项目，dasp-pytorch在Apache 2.0许可下可免费用于学术和商业目的。
pytorch-forecasting - 前沿的时间序列预测工具包，提供灵活的高层API
GithubPyTorch ForecastingPyTorch Lightning开源项目时间序列预测深度学习神经网络
PyTorch Forecasting 是一个基于 PyTorch 的时间序列预测包，适用于实际应用和研究。它支持多种神经网络架构及自动日志记录，利用 PyTorch Lightning 实现多 GPU/CPU 的扩展训练，并内置模型解释功能。关键特性包括时间序列数据集类、基本模型类、增强的神经网络架构、多视角时间序列指标和超参数优化。安装简便，支持 pip 和 conda，文档详尽，并包含模型比较和使用案例。
WaveRNN - 高效神经音频合成技术
GithubPytorchTTSTacotronWaveRNN开源项目语音合成
WaveRNN通过Pytorch实现了Deepmind的高效神经音频合成技术，并包含Tacotron训练支持， 提供两种预训练模型。项目向研究者和开发者开放，并附有详细使用指南与多样化的自定义功能，以便进行高质量的文本到语音转换。
keras-tcn - 强化长记忆能力的时序卷积网络
GRUGithubKeras TCNLSTMTemporal Convolutional NetworkTensorFlow开源项目
该项目介绍了时序卷积网络（TCN）如何在长时间序列数据中替代LSTM/GRU并表现出更优异的性能。TCN提供更长的记忆能力、更稳定的梯度，同时支持并行处理和灵活的感受野。这些特性在人脸识别、添加任务、复制记忆任务和语言模型等任务中表现突出。用户可以通过本项目配置和运行TCN模型，探索其在不同任务中的应用潜力。
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