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pykan

实现了Kolmogorov-Arnold网络,提升神经网络准确性和可解释性

pykan项目实现了Kolmogorov-Arnold网络(KAN),这是一种在边缘应用激活函数的创新神经网络架构。KAN在多项任务中表现优于多层感知器(MLP),提高了模型准确性、参数效率和可解释性。项目提供详细教程和示例,涵盖从函数拟合到PDE求解的应用,为科学发现和数学定律探索开辟新途径。

KAN-TTS - TTS语音合成训练框架
GithubKAN-TTSModelScope开源项目文本转语音模型语言支持
KAN-TTS能够提供从零开始训练个性化文本到语音模型的能力。支持包括sam-bert和hifi-GAN在内的多种模型,并持续进行模型更新。支持多种语言,包括普通话、英语等。详尽的培训教程和在线演示可在官方网站查阅。如有疑问,欢迎联系我们。
pynapple - 轻量级Python库用于神经生理数据分析
GithubPython库pynapple开源软件开源项目时间序列神经数据分析
pynapple是一个轻量级Python库,专门用于神经生理数据分析。它提供了多功能的工具集,可分析时间序列(如尖峰时间、行为事件)和时间间隔(如试验、大脑状态)等典型神经科学数据。该库包含调谐曲线和互相关图等通用函数,支持多维时间序列分析,并与NumPy高度兼容。pynapple具有详细的文档和教程,适用于各类神经科学研究。
kymatio - 基于Python的大规模信号处理与机器学习的波形散射转换
GithubKymatio信号处理大规模数值实验开源项目波浪散射变换深度学习
Kymatio是一个基于Python的波形散射转换库,支持1D、2D和3D波形,适用于信号处理和机器学习的数值实验。无论在CPU还是GPU上,Kymatio均可流畅运行,并与PyTorch、TensorFlow和Jax等主流深度学习框架兼容。Kymatio采用固定的波形滤波器实现平移不变的信号表示,适用于构建端到端的深度神经网络。
pykeen - 知识图谱嵌入和评估的Python开源库
GithubPyKEENPython安装嵌入模型开源项目知识图谱
PyKEEN是一个专为知识图谱嵌入设计的Python开源库,支持多模态信息的训练与评估。通过pipeline函数提供高层次的可扩展功能,可以轻松训练和评估模型。内置37个数据集和多个模型,支持自定义数据集和模型扩展。集成了Optuna和PyTorch Lightning,适用于多种训练循环和评估方法。访问https://pykeen.readthedocs.io了解更多信息。
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。
pykaldi - Python 语音识别工具
GithubKaldiOpenFstPyKaldiPython开源项目语音识别
PyKaldi是一款Python脚本工具,为Kaldi语音识别工具包和OpenFst库提供了易用的Python包装器。它适用于语音识别研究人员和专业人士,可在Python中调用低级Kaldi函数、操作对象,并实现新工具。PyKaldi是对Kaldi的有力补充,其高层次的应用模块如ASR、对齐和分段,使大部分Python程序员都能上手。如果需要在Python中操控Kaldi和OpenFst对象,PyKaldi是一个理想的选择。
neural-fortran - Fortran实现的开源并行深度学习框架
FortranGithubneural-fortran并行计算开源项目深度学习神经网络
neural-fortran是一个基于Fortran的开源深度学习框架,支持密集和卷积神经网络的训练与推理。该框架提供多种优化器和激活函数,支持从Keras HDF5文件加载模型,并实现数据并行。其特点包括高性能计算、易用性和可扩展性,适用于多种深度学习应用场景。
K-Planes - 多维场景的显式辐射场模型,支持静态、动态和可变外观数据集
GithubK-Planes三维重建开源项目深度学习计算机视觉辐射场
K-Planes是一个创新的显式辐射场模型,可扩展到任意维度场景,适用于静态、动态和可变外观的数据集。该项目在空间、时间和外观上进行了明确建模,推动了神经辐射场研究的发展。K-Planes提供完整的代码实现、预训练模型,并与NerfAcc和NerfStudio集成,便于研究人员进行开发和应用。在多个基准数据集上,K-Planes展现了良好的性能,为3D场景重建和渲染领域提供了新的思路。
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。
Gan AI Playground - 生成对抗网络技术的在线实验平台
AIAI工具Gan人工智能深度学习生成对抗网络
Gan AI Playground是一个专注于生成对抗网络(GAN)技术的在线实验平台,为AI从业者提供互动环境以探索、测试和优化各种GAN模型。平台集成了预训练模型、可视化工具和实时生成功能,有助于深入理解GAN的工作原理和应用潜力。从图像生成到风格迁移,Gan AI Playground为GAN技术的学习和创新提供便捷实验环境。
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