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DeepOnto

融合深度学习的本体工程Python工具包

DeepOnto是一个融合深度学习技术的本体工程Python工具包。它提供本体处理、推理、修剪等核心功能,并实现BERTMap、Bio-ML等先进工具和资源。该项目为本体工程任务提供构建模块,支持深度学习模型实现、资源构建和评估。DeepOnto由牛津大学知识表示与推理组开发,为本体工程领域研究与应用提供支持。

deepchem - 深度学习在药物发现、材料科学中的开源工具链
DeepChemGithub开源项目材料科学深度学习药物发现量子化学
DeepChem是一个高质量的开源工具链,致力于推动深度学习在药物发现、材料科学、量子化学和生物学中的应用。支持Python 3.7至3.10,兼容TensorFlow、PyTorch、JAX等框架。用户可通过pip或conda安装,或使用Docker镜像。项目包含丰富的教程和实例,适合从新手到专家。社区活跃,提供Discord和讨论论坛,欢迎科学家、开发者和爱好者的参与。
Multimodal-Toolkit - 通用多模态数据与文本特征融合工具包
GithubHuggingFace TransformersMultimodal TransformersPython分类任务回归任务开源项目
一个用于分类和回归任务的工具包,结合HuggingFace Transformers的文本特征与表格数据,生成多模态特征以提高模型性能。该工具包支持多种模型和组合方法,提供详尽的示例和数据集,包括BERT、ALBERT等模型,以及电商评论、Airbnb数据和宠物领养预测等实际应用。
sparseml - 神经网络优化工具,简化代码实现高效稀疏模型
GithubSparseML开源项目推理优化模型优化神经网络稀疏化
SparseML是开源模型压缩工具包,使用剪枝、量化和蒸馏算法优化推理稀疏模型。可导出到ONNX,并与DeepSparse结合,在CPU上实现GPU级性能。适用于稀疏迁移学习和从零开始的稀疏化,兼容主流NLP和CV模型,如BERT、YOLOv5和ResNet-50,实现推理速度和模型大小的显著优化。
ChineseNER - 多模型支持的中文命名实体识别开源项目
Github中文NER命名实体识别多任务学习开源项目深度学习模型词汇增强
这是一个开源的中文命名实体识别项目,集成了多种深度学习模型。从BiLSTM-CRF到BERT-BiLSTM-CRF,再到多任务学习模型,涵盖了NER领域的主流算法。项目特色包括词汇增强、数据增强和MRC框架等创新功能。同时提供了完整的训练、评估流程和Docker部署方案,便于研究者和开发者使用。项目集成了从BiLSTM-CRF到BERT系列的多种NER模型,并创新性地引入词汇增强、数据增强和MRC框架等技术。不仅提供了详细的模型训练和评估指南,还支持Docker部署,方便研究人员和工程师快速应用到实际场景中。
deepdataspace - 开源计算机视觉数据集工具 提供可视化 标注和分析功能
DeepDataSpaceGithub开源数据集工具开源项目数据可视化数据标注模型分析
DeepDataSpace是一个开源计算机视觉数据集工具,提供交互式数据可视化、探索和智能标注功能。支持多平台和协作工作流,易于安装使用。通过直观界面帮助用户高效管理和分析大规模图像数据集,适用于CV项目开发和研究。
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。
pytorch-widedeep - 基于PyTorch的多模式深度学习工具包,结合表格、文本和图像数据
Githubpytorch-widedeep多模态深度学习宽和深模型开源项目机器学习表格数据
pytorch-widedeep是一个基于Google的Wide and Deep算法的开源项目,专为多模式数据集设计,支持结合表格、文本和图像数据。该工具包提供多种架构和自定义模型支持,如TabMlp、BasicRNN、TabTransformer等。详细的安装、快速入门和使用扩展步骤可在官方文档中找到。pytorch-widedeep适合多模式数据的深度学习研究和应用。
nli-deberta-v3-xsmall - 使用DeBERTa模型实现自然语言推理与零样本分类
Cross-EncoderGithubHuggingfaceMultiNLISNLIzero-shot分类开源项目模型自然语言推理
该模型通过Cross-Encoder技术训练,基于microsoft/deberta-v3-xsmall,实现自然语言推理及零样本分类。其使用SNLI和MultiNLI数据进行训练,表现为:SNLI测试集91.64%的准确率,MNLI错配集87.77%的准确率。模型能识别句对的矛盾、蕴涵和中立标签,支持Python和Transformers库的调用,便于在多场景中应用。详细信息请参阅文档以提升项目中的自然语言处理效果。
DeepBI - 多数据源支持的AI数据分析平台,实现数据查询与可视化
DeepBIGithub人工智能多平台支持开源项目数据分析平台数据可视化
DeepBI是一款AI驱动的数据分析平台,利用大语言模型进行数据探索、查询、可视化和共享。平台支持对话获取数据结果,生成持久化查询与可视化,兼容MySQL、PostgreSQL、Doris、StarRocks等多种数据源,并支持Windows、Linux、Mac等操作系统。
deepo - 深度学习Docker环境定制的开源解决方案
DeepoDockerGithub依赖关系开源项目框架深度学习
Deepo是一个开源框架,用于轻松组装深度学习研究的Docker镜像。通过提供多种标准组件和定制化Dockerfile生成器,用户可以简单定义环境并自动解决依赖问题。Deepo支持几乎所有常用的深度学习框架,提供预构建的Docker镜像,支持GPU加速和CPU模式,兼容Linux、Windows和OS X。尽管该项目已停止维护,但仍为快速搭建深度学习环境提供了宝贵的工具和资源。
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