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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
OfflineRL-Kit - 高效易用的PyTorch离线强化学习库
GithubPyTorch实验管理开源项目模型训练离线强化学习算法库
OfflineRL-Kit是基于PyTorch的离线强化学习库，提供清晰的代码结构和最新算法实现。支持CQL、TD3+BC等多种算法，具备高扩展性和强大的日志系统。该库还支持并行调优，便于研究人员进行实验。相比其他离线强化学习库，OfflineRL-Kit在性能和易用性方面都有显著优势，是离线强化学习研究的有力工具。
ktransformers - 体验前沿LLM推理优化的灵活框架
GPU加速GithubKTransformersLLM推理优化大型语言模型开源项目深度学习框架
KTransformers是一个灵活的Python框架，通过高级内核优化和并行策略增强Transformers性能。框架支持单行代码注入优化模块，提供Transformers兼容接口、OpenAI和Ollama标准RESTful API及简化的ChatGPT风格Web UI。专注本地部署和异构计算优化，KTransformers集成Llamafile和Marlin内核，为LLM推理优化实验提供灵活平台。
kaolin-wisp - 用于神经场研究的PyTorch库
GithubNVIDIA Kaolin WispPyTorch卷积网络可视化工具开源项目神经场
NVIDIA Kaolin Wisp是一个基于PyTorch的开源库，专为神经场研究而设计。它提供了数据集、图像I/O、网格处理和光线工具等实用功能，还包括可微渲染器和数据结构支持。Kaolin Wisp适用于NeRFs、NGLOD、instant-ngp和VQAD等最新项目，并提供调试可视化、交互式渲染和训练日志功能。最新版本wisp 1.0.3进行了配置系统的重大更新。
mujoco - 多关节动力学与接触仿真引擎 支持机器人与生物力学研究
GithubMuJoCo仿真开源项目机器人学深度学习物理引擎
MuJoCo是一个开源的通用物理引擎,专注于多关节动力学和接触仿真。该项目由Google DeepMind维护,为机器人学、生物力学、计算机图形和机器学习等领域提供高性能模拟。MuJoCo提供C语言API、Python绑定和Unity插件,支持OpenGL交互式可视化。研究人员和开发者可利用MuJoCo模拟复杂结构与环境的交互,进行高精度高效率的物理仿真研究。
deepxde - 科学计算与物理学习的深度学习库
DeepXDEGithub开源项目深度学习库物理信息学习神经网络科学机器学习
DeepXDE 是一个为科学计算和物理引导学习设计的深度学习库。它支持解决多种复杂问题，如常微分方程、偏微分方程、分数阶微分方程和随机微分方程等。DeepXDE 支持多个后端，包括 TensorFlow、PyTorch、JAX 和 PaddlePaddle，提供丰富的几何域、边界条件、自动微分和采样方法。其模块化设计允许用户自定义和扩展模块，适用于科研和工业应用。
pytorch-onn - 基于PyTorch的光子神经网络仿真与优化框架
AI计算GPU加速GithubPyTorch光子集成电路开源项目神经网络
pytorch-onn是一个基于PyTorch的光子神经网络仿真框架。该框架支持GPU加速的相干和非相干光学神经网络训练与推理,可扩展至百万参数规模。它提供了高度优化的并行处理和多功能API,支持从器件到系统级的协同设计与优化。这一工具主要面向神经形态光子学、光学AI系统和光子集成电路优化等领域的研究人员。
einops - 灵活高效的张量操作，兼容多个框架
Githubeinopsnumpypytorchtensor操作开源项目深度学习
Einops 提供简洁高效的张量操作，适用于 numpy、pytorch、tensorflow、jax 等多个框架。通过易于理解的 Einstein 风格操作符，提高代码的可读性和可靠性。主要功能包括张量的重新排列、简化、复制、打包与解包。Einops 适用于深度学习和复杂数据处理任务，是开发者优化代码的理想工具。
theseus - 构建适用于机器人和视觉应用的定制非线性优化层
GithubPyTorchTheseus开源项目机器人神经网络非线性优化
Theseus 是一个高效的通用库，专门用于在 PyTorch 中构建定制的非线性优化层，支持机器人和视觉问题中的端到端可微分架构。其特性包括二阶非线性优化器、线性求解器、向量化和 GPU 加速，有助于提高计算速度和内存使用效率。该库通过结合领域专用模型和神经网络模型，在保持计算梯度的同时优化 AI 模型，非常适合研究人员和开发者使用。
efficient-kan - Kolmogorov-Arnold网络的高效实现方案
GithubKANKolmogorov-Arnold Network优化实现开源项目神经网络稀疏化
efficient-kan是一个开源项目，为Kolmogorov-Arnold神经网络(KAN)提供高效实现。项目重构了计算方法，大幅降低内存消耗并提升计算效率。通过采用权重L1正则化和可选的独立比例B样条功能，项目在保持兼容性的同时优化了性能。最新更新改进了参数初始化，在MNIST数据集上显著提升了模型表现。
deepflame-dev - 深度学习赋能的开源多相反应流CFD软件
CFDDeepFlameGithubOpenFOAM反应流开源项目深度学习
DeepFlame是一款开源的深度学习赋能计算流体动力学软件包，适用于单相或多相、层流或湍流、全速域反应流模拟。它整合了OpenFOAM、Cantera和PyTorch的功能，提供GPU加速、自适应网格细化、多种求解器和燃烧模型。该软件旨在支持下一代异构超级计算和AI加速基础设施，促进反应流仿真技术的进步。
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