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KoopmanLab

Koopman神经算子 高效求解非线性偏微分方程

KoopmanLabKoopman神经算子偏微分方程机器学习物理方程求解Github开源项目

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。

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介绍相关项目
DiffEqFlux.jl - 将微分方程与机器学习结合的Julia科学计算库
DiffEqFlux.jlGithub开源项目微分方程机器学习神经网络科学机器学习
DiffEqFlux.jl是一个Julia库，旨在将微分方程与机器学习相结合。该项目基于DifferentialEquations.jl和Lux.jl，主要用于科学机器学习研究，尤其是神经微分方程领域。DiffEqFlux.jl提供了多种神经网络层，包括神经常微分方程、神经随机微分方程等，并支持高阶、自适应、隐式和GPU加速等计算方法。这个库为研究人员和开发者提供了一个探索连续时间机器学习模型的工具。
NeuralPDE.jl - Julia语言的物理信息神经网络偏微分方程求解器
GithubJuliaNeuralPDE偏微分方程开源项目物理信息神经网络神经网络
NeuralPDE.jl是一个基于Julia语言的偏微分方程求解器，采用物理信息神经网络(PINNs)技术。该工具具有较高的通用性，可处理常微分方程、随机微分方程等多种方程类型。NeuralPDE.jl支持自定义损失函数、自动构建物理信息损失函数，并整合了多种训练加速技术。此外，它与Flux.jl和Lux.jl兼容，可利用GPU进行深度学习计算。
EchoTorch - 高效回声状态网络研究工具库
EchoTorchGithubPyTorch回声状态网络开源项目研究工具神经网络
EchoTorch是基于PyTorch的回声状态网络研究工具库,专注于实现和测试多种ESN模型。该库提供丰富的ESN组件、数据集和评估工具,支持概念器和内存管理等高级功能。EchoTorch的模块化设计便于集成到深度学习架构中,为ESN研究提供灵活性。它还包含数据转换、优化算法和可视化工具,是进行ESN相关实验和研究的理想选择。
SportsLabKit - 专业体育分析工具包 实现比赛视频数据化
GithubSportsLabKit体育分析开源项目数据处理目标跟踪计算机视觉
SportsLabKit是一个开源的体育分析工具包,可将比赛视频转换为可分析的数据。目前主要用于足球领域,计划扩展到其他运动。核心功能包括高性能追踪、灵活架构、2D场地校准和数据封装,便于进行运动员追踪和数据分析。该项目集成了SORT、DeepSORT、ByteTrack等多种追踪算法,支持YOLOv8等检测模型,为研究人员和开发者提供了灵活的开发环境。SportsLabKit正在持续开发中,旨在提供更多计算机视觉工具和统一的数据表示方法。
norse - 生物启发的脉冲神经网络深度学习库
GithubNorsePyTorch开源项目深度学习神经形态计算脉冲神经网络
Norse是一个基于PyTorch的脉冲神经网络深度学习库，提供生物启发的神经元组件。它利用神经元的稀疏性和事件驱动特性，为研究人员和开发者提供现代化基础设施。Norse支持多种神经元模型、突触动力学和算法，并提供数据集集成和任务示例，适用于不同规模的实验环境。
practicalAI-cn - PyTorch与Google Colab下的机器学习与深度学习实践
GithubGoogle ColabPyTorchpracticalAI开源项目机器学习深度学习
通过practicalAI-cn项目，任何水平的学习者都可以从基础到进阶掌握机器学习与深度学习技能。项目使用PyTorch实现核心算法，并提供多种notebooks，涵盖线性回归、卷积神经网络等多种模型。无需复杂的环境设置，可通过Google Colab直接运行，进行产品级的面向对象编程学习，助力从数据中获取有价值的见解。
torchsde - 提供GPU支持的随机微分方程求解器
GANGithubNeural SDEPyTorchSDE solverstochastic differential equation开源项目
这个库提供了支持GPU和高效反向传播的随机微分方程（SDE）求解器。其使用Python和PyTorch开发，安装方便，并附有丰富的示例。用户可以通过简单的代码示例快速入门，并通过文档进一步学习。除了基础功能外，还包括潜在SDE和GAN中的SDE等高级应用示例。适用于在高性能计算环境中执行复杂SDE模型的研究人员和开发者。
pytorch - 能GPU加速的Python深度学习平台
GPU加速PyTorch深度学习神经网络
PyTorch是一个开源的提供强大GPU加速的张量计算和深度神经网络平台，基于动态autograd系统设计。它不仅支持广泛的科学计算需求，易于使用和扩展，还可以与Python的主流科学包如NumPy、SciPy无缝集成，是进行深度学习和AI研究的理想工具。
deeptime - Python时间序列分析与动态建模库
Githubdeeptime动力学模型开源库开源项目时间序列分析机器学习
deeptime是一个专注于时间序列数据分析的Python库，集成了多种动态模型估计工具。该库涵盖传统线性学习方法（如马尔可夫状态模型、隐马尔可夫模型和Koopman模型）及先进的核方法和深度学习技术。与scikit-learn兼容的同时，deeptime还提供了独特的Model类，用于分析热力学、动力学和其他动态特性。该库支持多平台安装，适用于各类时间序列数据研究。
SwanLab - 开源AI实验跟踪工具 支持多框架集成及云端协作
GithubSwanLab协作可视化实验跟踪开源项目机器学习
SwanLab是一款开源的AI实验跟踪工具，支持跟踪超参数、记录指标、在线协作和分享实验链接。该工具可与PyTorch、TensorFlow等主流框架集成，同时支持离线模式和自托管。SwanLab提供用户友好的API和直观界面，适用于个人研究和团队项目，能够帮助研究人员高效管理、比较和协作AI实验。
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