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FourierKAN

基于傅里叶变换的PyTorch神经网络层

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。

equiformer-pytorch - SE(3)/E(3)等变注意力网络的高效PyTorch实现
AIEquiformerGATv2GithubSE3 Transformers开源项目深度学习
Equiformer-pytorch是一个基于PyTorch的SE(3)/E(3)等变注意力网络实现。该项目采用MLP注意力机制和非线性消息传递,实现了最先进的性能。它支持可逆网络以提高内存效率,并集成了最新的球谐函数稀疏化技术,大幅提升计算效率。Equiformer-pytorch还提供边缘和邻接矩阵支持,适用于蛋白质折叠等各种3D原子图任务。
kani - 轻量且高度可定制的聊天语言模型框架
Githubkani开源项目框架自定义语言模型轻量级
kani是一个轻量且高度可定制的聊天语言模型框架,适用于自然语言处理研究人员、爱好者和开发人员。kani支持OpenAI和Anthropic等多种托管模型,以及通过Hugging Face和llama.cpp支持的开源模型。kani提供无缝的聊天记忆管理、函数调用、提示控制和异步设计功能。此外,开发者可以快速迭代并方便地学习使用kani框架。
gigagan-pytorch - 最新生成对抗网络GigaGAN的实现,优化训练收敛和模型稳定性
AdobeGigaGANGithubLAIONPyTorchStabilityAI开源项目
gigagan-pytorch项目实现了Adobe最新的生成对抗网络GigaGAN,优化了跳层激励和辅助重建损失,以提升训练收敛速度和模型稳定性。项目支持高分辨率上采样器,具备混合精度和多GPU训练功能。适合寻求高效稳定GAN训练的开发者和研究人员。可加入Discord社区,与LAION合作获取更多支持。
torch-cam - 利用 PyTorch 中卷积层的特定于类的激活的简单方法
GithubGrad-CAMPyTorchTorchCAMVisualize heatmapclass activation map开源项目
TorchCAM使用PyTorch的钩子机制,简化了获取卷积层类激活图的过程。该工具支持多种CAM方法,能够与任意PyTorch模型集成。用户只需几行代码即可设置并检索激活图,并可进行可视化。项目提供详尽的文档和多种演示应用,适用于深度学习模型解释需求的开发人员。
tensorlayer-chinese - 基于TensorFlow的高级深度学习与增强学习开发库
GithubTensorFlowTensorLayer增强学习开源项目深度学习神经网络
TensorLayer是一个基于TensorFlow的高级深度学习与增强学习开发库,提供丰富的神经网络组件和函数,以帮助研究人员及工程师应对复杂的AI挑战。项目包含详细的中文文档,并拥有活跃的中文和英文社群,提供广泛的讨论与支持平台。
kaolin-wisp - 用于神经场研究的PyTorch库
GithubNVIDIA Kaolin WispPyTorch卷积网络可视化工具开源项目神经场
NVIDIA Kaolin Wisp是一个基于PyTorch的开源库,专为神经场研究而设计。它提供了数据集、图像I/O、网格处理和光线工具等实用功能,还包括可微渲染器和数据结构支持。Kaolin Wisp适用于NeRFs、NGLOD、instant-ngp和VQAD等最新项目,并提供调试可视化、交互式渲染和训练日志功能。最新版本wisp 1.0.3进行了配置系统的重大更新。
pytorch-frame - 模块化深度学习框架用于异构表格数据
GithubPyTorch Frame开源项目模块化框架深度学习神经网络表格数据
PyTorch Frame是一个为异构表格数据设计的深度学习框架,支持数值、分类、时间、文本和图像等多种列类型。它采用模块化架构,实现了先进的深度表格模型,并可与大型语言模型集成。该框架提供了便捷的mini-batch加载器、基准数据集和自定义数据接口,简化了表格数据的深度学习研究过程,适用于各层次研究人员。框架内置多个预实现的深度表格模型,如Trompt、FTTransformer和TabNet等,并提供与XGBoost等GBDT模型的性能对比基准。PyTorch Frame无缝集成于PyTorch生态系统,便于与其他PyTorch库协同使用,为端到端的深度学习研究提供了便利。
carefree-learn - 简化深度学习流程,支持PyTorch高效训练与推理
AI模型GithubMIT许可PyTorchdeep learning开源项目模块化
carefree-learn项目致力于简化深度学习流程,特别是基于PyTorch的训练与推理。采用模块优先、原生兼容的设计原则,支持AI模型推理,符合现代AI的发展趋势,并遵循MIT许可证。项目提供易于使用的接口和高性能模块,适合开发者与使用者。
spektral - 基于Keras API和TensorFlow 2的Python库,专为图神经网络(GNN)提供简单灵活的框架
GithubKerasPython库Spektral图深度学习图神经网络开源项目
Spektral是一个基于Keras API和TensorFlow 2的Python库,专为图神经网络(GNN)提供简单灵活的框架。该库适用于社交网络用户分类、分子性质预测、图生成、节点聚类和链接预测等任务。Spektral包含多种流行的图深度学习层,如GCN、Chebyshev、GraphSAGE、GAT等,并提供丰富的图操作工具。最新版1.0引入了新数据集、新容器、Loader类和transforms模块,简化了数据处理和模型训练。更多信息请参阅官方文档和示例。
FasterTransformer4CodeFuse - 优化的CodeFuse模型推理引擎 高性能支持
CodeFuseFasterTransformerGithub开源项目性能优化模型推理量化
FasterTransformer4CodeFuse是一个针对蚂蚁集团CodeFuse模型的优化推理引擎。它实现了Int8量化、流式输出和快速模型加载,同时改进了提示词处理并提供Python API。项目还支持多GPU tensor并行推理,并提供了详细的性能数据。相比原始FasterTransformer,该项目更适合需要高效推理CodeFuse模型的开发者和研究人员,能够显著提升性能和使用体验。对于寻求高效CodeFuse模型部署方案的团队,这是一个值得考虑的开源选择。
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AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

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