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variational-autoencoder

变分自编码器参考实现，兼容TensorFlow和PyTorch

Variational AutoencodertensorflowPyTorchjaxMNISTGithub开源项目

该项目提供了变分自编码器的参考实现，支持TensorFlow和PyTorch。项目中包含了逆自回归流变分家族的示例，通过变分推断对二值MNIST手写数字图像进行拟合。通过重要性采样估计边际似然，展示了高效的训练和验证结果。优化后的测试集边际对数似然达到了-95.33 nats。此外，该项目还提供了JAX实现，能够实现3倍于PyTorch的加速效果。

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GithubTensorFlow开源项目教程机器学习深度学习
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CLIPGithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像变体图像生成开源项目模型
sd-image-variations-diffusers是一个经过微调的Stable Diffusion模型，通过CLIP图像嵌入技术实现图像变体生成。该模型集成Diffusers库，可生成高质量的图像变体，主要应用于艺术创作、教育工具和AI研究等领域。模型目前已发布V2版本，相比V1版本具有更好的图像质量和相似度表现，但在生成人脸和文字方面仍存在局限性。
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该项目汇集了深度学习领域的优质教程和资源,覆盖计算机视觉、自然语言处理、语音处理等多个方向。内容包括入门教程、高级课程、技术博客和开源代码库,涵盖模型量化、AutoML、图神经网络等前沿主题。同时提供深度模型训练的实践指南,适合系统学习和深入研究深度学习的人员参考。
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AI模型GemmaGithubPyTorch开源项目机器学习自然语言处理
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本页面介绍2023版深度学习实验课程，包括理论与实践内容。涵盖监督学习、多层感知器、优化、正则化、卷积神经网络、变压器、自编码器、生成对抗网络和大型语言模型等主题，并提供开发环境、Python、Numpy、PyTorch及Gradio的实践指南。所有文档和代码示例在GitHub上提供，帮助学习者掌握深度学习技术。
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mae_st项目是一个基于PyTorch实现的掩码自编码器时空学习框架。该项目提供预训练模型、微调和测试代码，支持在Kinetics数据集上进行训练和评估。项目特色包括交互式可视化演示，展示不同掩码率下的MAE输出效果。研究人员可借助此工具开展视频理解和重建相关研究，深入探索时空学习领域。
x-transformers - 轻量级Transformer模型，支持完整的编解码器配置和最新研究成果，适合各种从图像分类到语言模型的应用
Githubtransformerx-transformers开源项目模型训练编码器编解码器
x-transformers提供了多功能的Transformer模型，支持完整的编解码器配置和最新研究成果，适合各种应用，从图像分类到语言模型。其先进技术如闪存注意力和持久内存，有助于提高模型的效率和性能。此项目是研究人员和开发者的理想选择，用于探索和优化机器学习任务中的Transformer技术。
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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。
xuance - 多框架支持的深度强化学习算法库
GithubXuanCe多框架支持开源库开源项目深度强化学习算法实现
XuanCe是一个开源的深度强化学习算法库,支持PyTorch、TensorFlow和MindSpore等多种框架。它兼容单智能体和多智能体任务,提供丰富的算法实现。XuanCe设计模块化,易于学习和使用,运行速度快。支持经典控制、Box2D、MuJoCo、Atari等多种环境,为研究和开发提供全面的深度强化学习工具。
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