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tfcausalimpact

TensorFlow实现的因果影响分析库

tfcausalimpact是一个基于TensorFlow实现的因果影响分析库。该工具利用贝叶斯结构模型分析干预前后的数据,评估干预效果。支持Python 3.7-3.11,提供统计结果输出和可视化功能。通过变分推断和HMC两种拟合方法,在分析精度和计算性能间实现平衡。适用于研究人员和数据科学家进行因果推断分析,操作简便,功能强大。

edward - 用于概率建模、推断和模型评估的Python库
EdwardGithubPython库TensorFlow开源项目推断概率建模
Edward 是一个用于概率建模、推断和模型评估的Python库。它融合了贝叶斯统计、机器学习、深度学习和概率编程,支持多种模型,如有向图模型、神经网络、隐式生成模型和贝叶斯非参数。Edward 提供变分推断、蒙特卡罗方法、生成对抗网络等多种推断方法,并支持模型和推断的评估。构建于TensorFlow之上,支持计算图、分布式训练、CPU/GPU集成和自动微分。
TensorFlow-World - TensorFlow教程与代码优化指南
GithubTensorFlow开源项目教程机器学习深度学习
本项目提供全面易懂的TensorFlow教程,每个教程均附源代码和详细文档,帮助开发者和研究者快速高效地掌握TensorFlow。内容涵盖基础操作、机器学习、神经网络等多个领域,并提供虚拟环境安装指南,避免包冲突并支持环境定制。
agents - 可靠、可扩展且易于使用的TensorFlow Contextual Bandits和强化学习库
GithubPythonTF-AgentsTensorFlow上下文赌博机开源项目强化学习
TF-Agents是一个简化实现、部署和测试新Contextual Bandits和强化学习算法的TensorFlow库。它提供了经过充分测试和模块化的组件,方便修改与扩展,加快代码迭代,并拥有良好的测试集成和基准测试功能。TF-Agents支持多种知名算法如DQN、DDPG和PPO,配有详尽的教程和示例,帮助用户快速上手。无论是稳定版还是夜间版,都可以根据需求进行安装使用,且库的开发保持积极进行以确保灵活与前沿。
timeshap - 针对循环模型的时序数据解释框架
GithubShapley值TimeSHAP序列扰动开源项目模型解释递归模型
TimeSHAP是一个基于KernelSHAP的模型无关解释框架,专门用于分析时序数据和循环模型。它提供事件、特征和单元级别的归因计算,并通过Shapley值剪枝算法识别关键决策事件。TimeSHAP支持多种解释方法,包括局部和全局层面的分析,可应用于符合特定接口的各类机器学习模型,如PyTorch和TensorFlow实现的模型。
stanford-tensorflow-tutorials - CS 20课程的TensorFlow深度学习代码示例和课程进度
CS 20GithubPythonTensorFlowstanford-tensorflow-tutorials开源项目深度学习
提供斯坦福CS 20课程的TensorFlow代码示例和详细课程笔记,涵盖Python 3.6与TensorFlow 1.4.1,实时更新课程进度,包含前一年课程的资源。详细信息见课程大纲和设置指南。
iTransformer - 先进的时间序列预测模型,打造SOTA性能
GithubiTransformer人工智能开源项目时间序列预测注意力网络深度学习
iTransformer是一种基于注意力机制的时间序列预测模型,由清华大学和蚂蚁集团研究人员开发。该模型采用倒置Transformer结构,支持多变量和多步长预测。iTransformer引入了可逆实例归一化等技术,旨在提高预测准确性和处理长序列数据的能力。这个开源项目为时间序列分析提供了新的研究方向。项目提供Python实现,支持使用PyTorch框架。用户可通过pip安装并轻松集成到现有的时间序列分析工作流程中。该项目还包括实验性功能,如二维注意力和傅里叶变换增强版本,为研究人员提供了探索和改进的空间。
gnn - 用于TensorFlow平台的图神经网络库,支持异构和同构图
GithubKeras层TensorFlow GNN分布式图采样工具图神经网络开源项目数据准备工具
TensorFlow GNN是一个用于TensorFlow平台的图神经网络库,支持异构和同构图。它提供了GraphTensor类型来表示多类型节点和边,数据准备工具以及高效的图采样器。库中包含可直接使用的模型和Keras层,提供高层次的训练API。TF-GNN广泛应用于各种图挖掘任务,用户可在Google Colab上无需安装直接运行示例。它兼容TensorFlow 2.12及以上版本和相关GPU驱动,主要在Linux环境测试。
statsforecast - 快速高效的统计时间序列预测工具
GithubStatsForecast开源项目性能优化时间序列预测统计模型自动模型
StatsForecast是一个专注于统计时间序列预测的Python库。它集成了多种常用模型如ARIMA、ETS等,并通过numba实现高性能计算。该库支持概率预测、外生变量处理和异常检测,可与Spark等大数据框架无缝对接。StatsForecast能高效处理大规模时间序列数据,适用于生产环境和基准测试。
examples - TensorFlow示例与教程,支持学习深度学习
GithubTensorFlowTensorFlow文档开源项目深度学习社区示例课程材料
TensorFlow示例库提供丰富的深度学习课程材料和示范代码,适合深入学习TensorFlow技术。库内容涵盖社区示例、官方课程材料及TensorFlow博客和YouTube频道的支持内容。通过阅读核心文档和示例代码,用户可以更好地理解和应用TensorFlow。欢迎社区贡献,查看贡献指南了解详细信息。
Stable Attribution - 人工智能模型归因研究平台
AI工具Stable Attribution作者留言告别信息网站图标网站结束
Stable Attribution作为一个专注于人工智能模型归因研究的平台,曾为该领域做出重要贡献。尽管项目已经结束,但它留下的经验和见解仍然对人工智能社区有着持续的价值。该平台曾为研究人员和开发者提供关键资源和讨论空间,推动了模型归因技术的发展。Stable Attribution的工作为未来相关研究奠定了基础,其影响将长期存在。
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