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KoopmanLab

Koopman神经算子 高效求解非线性偏微分方程

KoopmanLab是一个开源的Koopman神经算子包,基于PyTorch开发。该项目结合机器学习和动力系统理论,提供了一种无网格方法来求解非线性偏微分方程。KoopmanLab实现了多种模型,如KNO和ViT-KNO,并配备完整的数据处理、训练和测试工具。它可应用于Navier-Stokes方程和浅水方程等物理模拟场景,为研究人员提供了高效灵活的计算框架。

robosuite - 基于MuJoCo的机器人学习仿真框架
GithubMuJoCorobosuite基准测试开源项目机器人学习模拟框架
robosuite是基于MuJoCo物理引擎的机器人学习仿真框架,提供标准化基准环境和模块化设计。框架包含多种机器人模型、抓手模型、控制器模式和标准化任务,支持程序化生成新环境、多模态传感和逼真渲染。robosuite为机器人智能研究提供了可靠、灵活的仿真平台,降低了前沿研究的门槛。
Bayesian-Neural-Networks - 在PyTorch中实现的贝叶斯神经网络近似推断方法
Bayesian Neural NetworksGithubMNIST分类实验Pytorch回归实验开源项目近似推断方法
项目在PyTorch框架下实现了多种贝叶斯神经网络的近似推断方法,包括Bayes by Backprop、MC Dropout、SGLD和Kronecker-Factorised Laplace。这些方法适用于同质和异质回归实验及MNIST分类实验。项目提供了模型训练脚本、Colab笔记本和实验结果的可视化工具,方便用户进行模型训练和评估。所有依赖和数据集已在笔记本中预设,并支持免费GPU运行平台,帮助用户轻松上手。
nolitsa - 全面的Python非线性时间序列分析库
GithubLyapunov指数NoLiTSAPython模块嵌入维度估计开源项目非线性时间序列分析
NoLiTSA是一个开源Python模块,专门用于非线性时间序列分析。它实现了多种标准算法,如嵌入延迟估计、维度估计、相关维数计算和最大Lyapunov指数估计。模块支持FT、AAFT和IAAFT替代数据生成,并提供噪声减少功能。NoLiTSA适用于复杂的时间序列分析任务,已在天体物理学和流体动力学研究中应用,为科研人员提供了可靠的分析工具。
k-diffusion - 扩散模型框架支持多种采样算法和模型架构
GithubPyTorchk-diffusiontransformer开源项目注意力机制生成模型
k-diffusion是一个基于PyTorch的扩散模型实现框架。它支持分层Transformer模型、多种采样算法和Min-SNR损失加权。该框架提供模型包装器、CLIP引导采样功能,以及对数似然、FID和KID等评估指标的计算。k-diffusion为扩散模型研究和应用提供了实用工具。
rl4co - 统一框架助力组合优化问题的强化学习解决方案
GithubPyTorchRL4CO开源框架开源项目强化学习组合优化
RL4CO是一个专注于组合优化问题的开源强化学习框架。基于PyTorch构建,它整合了TorchRL和TensorDict等技术,提供统一接口和灵活实现。框架支持构造型和改进型策略,适配多种环境和模型。其模块化设计和丰富工具集有助于研究人员高效开发和评估新算法,为组合优化研究提供了全面的实验平台。
oneflow - 用户友好且高效扩展的深度学习框架
CUDA支持GithubOneFlowPyTorch API分布式训练开源项目深度学习框架
OneFlow是一款深度学习框架,提供类似PyTorch的API,支持n维并行执行的全局张量以及图编译器用于加速和部署模型。最新版本1.0.0已发布,兼容Linux和多个Python版本。用户可以通过Docker或Pip轻松安装,并利用丰富的文档和模型库快速上手,适合大型变压器模型的并行训练和计算机视觉任务。
PyFR - 开源Python流体动力学框架 适用多种硬件平台
GithubPyFRPython框架开源软件开源项目数值计算流体动力学
PyFR是基于Python的开源流体动力学框架,主要解决对流-扩散问题。它使用Huynh通量重构方法,支持混合非结构网格上的多种控制系统求解。借助内置领域特定语言,PyFR能针对不同硬件平台优化性能。该项目欢迎社区贡献,并为用户提供全面的文档和测试案例。PyFR适用于需要进行高性能流体动力学模拟的科研和工程领域。
pykale - 改进多模态机器学习的高效绿色解决方案
GithubPyKale多模态学习开源项目机器学习深度学习迁移学习
PyKale通过简化数据、软件和用户之间的连接,使跨学科研究的机器学习更容易访问。它专注于多模态学习和迁移学习,支持图像、视频和图形的数据类型,涵盖深度学习和降维模型。PyKale遵循绿色机器学习理念,通过减少重复、再利用资源和回收学习模型,实现高效和可持续的研究。适用于生物信息学、图像和视频识别及医学成像,利用多源知识做出准确且可解释的预测。
stable-diffusion-webui-colab - 在Google Colab上完整集成稳定扩散系统
AI绘图ColabControlNetGithubStable DiffusionWebUI开源项目
stable-diffusion-webui-colab 在Google Colab上提供一个完备的深度学习环境,支持生成图像等多种AI应用。本项目拥有丰富的自定义功能和扩展,支持多语言操作,适合各类用户在云端便捷地管理和应用稳定扩散模型。
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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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