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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。

KVQuant - 提升长上下文推理效率的KV缓存量化方法
GithubKVQuantLLaMA-7B低精度量化大模型开源项目长上下文长度推断
KVQuant通过精确的低精度量化技术显著提升长上下文长度推理的效率。其创新包括每通道的RoPE前关键量化和非均匀量化,以应对不同LLM中缓存的KV值模式。KVQuant支持在单个A100-80GB GPU上进行LLaMA-7B模型的1M上下文长度推理,甚至在8-GPU系统上支持长达10M上下文长度,从而减少推理过程中KV缓存的内存瓶颈,并通过并行topK支持和注意力感知量化等多项改进提升推理性能。
controlnet-canny-sdxl-1.0 - 基于SDXL的Canny控制网络模型生成高质量图像
AI绘图ControlNetGithubHuggingfaceSDXL人工智能生成图像控制开源项目模型
这是一个基于SDXL的Canny控制网络模型,经过1000万张高质量图像训练。模型采用数据增强、多重损失函数和多分辨率等技术,生成高分辨率图像。在美学评分和感知相似度方面优于其他开源Canny模型,适用于绘画和设计工作。支持真实和动漫风格图像生成,提供使用指南和示例代码。
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。
keras - 多后端支持的深度学习框架,兼容JAX、TensorFlow和PyTorch
GithubJAXKeras 3PyTorchTensorFlow开源项目深度学习框架
Keras 3 提供高效的模型开发,支持计算机视觉、自然语言处理等任务。选择最快的后端(如JAX),性能提升高达350%。无缝扩展,从本地到大规模集群,适合企业和初创团队。安装简单,支持GPU,兼容tf.keras代码,避免框架锁定。
poutyne - 简化PyTorch开发 加速神经网络训练
GithubPoutynePyTorch开源项目模型训练深度学习神经网络
Poutyne是一个简化的PyTorch深度学习框架,能够处理神经网络训练中的大量样板代码。该框架提供简洁的模型训练接口、丰富的回调函数及自动检查点保存功能,显著提升开发效率。Poutyne兼容最新版PyTorch和Python 3.8+,适合需要快速构建和训练神经网络的研究人员及开发者。
UniRepLKNet - 统一架构的大核卷积网络,提升多模态识别与时间序列预测精度
GithubUniRepLKNet图像识别多模态识别大核卷积开源项目时间序列
UniRepLKNet项目提出了一个适用于图像、音频、视频、点云和时间序列的大核卷积网络统一架构。通过提供四个设计大核卷积网络的架构指南,显著提升了多模态数据的识别性能。特别是在全球温度和风速预测等挑战性的时间序列预测任务中,UniRepLKNet表现优异,超过了现有系统。这一项目不仅重振了卷积神经网络在传统领域的表现,还展示了其在新兴领域的广泛应用潜力。
pytorch-dnc - PyTorch实现的差分神经计算机及相关模型库
DNCGithubSAMSDNC开源项目神经网络记忆增强
这个PyTorch库实现了差分神经计算机(DNC)、稀疏访问存储器(SAM)和稀疏差分神经计算机(SDNC)等模型。它提供灵活API用于构建和训练这些神经网络,支持多层控制器、共享内存等配置。库中还包含复制和加法等基准任务,以及内存可视化功能,有助于开发和评估基于外部存储的神经网络模型。
sd-controlnet-canny - Canny边缘检测增强Stable Diffusion的图像生成控制能力
ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目模型边缘检测
sd-controlnet-canny是一个基于ControlNet的模型,通过Canny边缘检测增强Stable Diffusion的图像生成能力。该模型利用边缘图作为额外条件,实现更精确的图像生成控制。它适用于艺术创作、图像编辑和设计辅助等场景,可无缝集成到Stable Diffusion工作流程中,提升图像生成的质量和多样性。
kaito - Kubernetes集群AI/ML模型自动化部署与管理工具
AIGPUGithubKubernetes大型模型开源项目自动化
Kaito是一款专为Kubernetes集群设计的AI/ML模型自动化管理工具。它支持falcon和phi-3等开源大模型,通过容器镜像管理模型文件,提供预设配置,自动配置GPU节点,并利用Microsoft Container Registry托管模型镜像。Kaito显著简化了在Kubernetes环境中部署和管理大型AI推理模型的过程,为开发者和运维人员提供了高效、便捷的解决方案。
Laplace - 神经网络拉普拉斯近似的开源库
GithubLaplace后验近似开源项目神经网络贝叶斯深度学习边缘似然
Laplace是一个用于神经网络拉普拉斯近似的Python库。它支持对整个网络、子网络或最后一层进行后验近似、边际似然估计和后验预测计算。该库提供API接口,支持多种Hessian结构和权重子集,可用于模型选择、不确定性量化和持续学习。Laplace兼容Hugging Face模型和参数高效微调方法,为贝叶斯深度学习提供了灵活的实现工具。
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