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高性能开源神经网络库

FANN神经网络机器学习开源库跨平台Github开源项目

FANN是一个用C语言实现的开源神经网络库，支持多层网络结构和多种连接方式。它具备跨平台兼容性、高性能计算能力和易用性，提供丰富的训练算法和激活函数。该库支持15种以上编程语言绑定，附带完整文档和图形界面，适用于研究和商业开发。FANN让用户能够便捷地构建、训练和部署神经网络模型。作为一个广受欢迎的项目，FANN日均下载量约100次，支持RPROP和Quickprop等多种训练方法，实现了多种激活函数，并可在固定点和浮点数系统上运行。其执行速度比类似库快达150倍，同时保持了良好的灵活性。FANN持续维护，为人工智能研究和应用提供了可靠的基础设施。

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介绍相关项目
ann-benchmarks - 开源高维近似最近邻搜索算法基准测试平台
ANN算法Github基准测试开源项目性能比较近邻搜索高维空间
ann-benchmarks是一个开源的高维近似最近邻(ANN)搜索算法评估平台。该项目提供预生成数据集、Docker容器和测试套件,支持对多种ANN算法进行客观的基准测试。目前已包含Annoy、FAISS、NMSLIB等主流算法,并通过性能对比结果和可视化图表展示各算法特性。研究人员和工程师可基于此平台选择适合特定场景的ANN算法,推动相关技术的优化和应用。
armnn - 针对Arm架构优化的高性能机器学习推理引擎
AndroidArm NNGithubTensorFlow Lite开源项目推理引擎机器学习
Arm NN是为Android和Linux平台设计的机器学习推理引擎，针对Arm Cortex-A CPU和Mali GPU进行了优化。通过Arm架构特定优化和Arm Compute Library，Arm NN在性能上表现出色。该引擎支持TensorFlow Lite和ONNX格式模型，提供TF Lite Delegate和解析器，方便开发者将机器学习模型集成到应用中。Arm NN使用C++17编写，可在多种目标平台和主机环境下构建。
TinyNeuralNetwork - 高效易用的深度学习模型压缩框架
GithubTinyNeuralNetwork开源项目模型压缩深度学习神经网络量化训练
TinyNeuralNetwork是一个开源的深度学习模型压缩框架，提供神经架构搜索、剪枝、量化和模型转换等功能。该框架支持计算图捕获、依赖解析、多种剪枝算法、量化感知训练和模型转换，为深度学习模型优化提供全面解决方案。TinyNeuralNetwork已应用于天猫精灵、海尔电视等超过1000万IoT设备，实现AI能力部署。
tflearn - 深度学习库，简化TensorFlow高阶API的使用
GithubTFLearnTensorFlow开源项目深度学习神经网络高层API
TFLearn是一个模块化且透明的深度学习库，基于TensorFlow构建，提供高阶API以加速实验。特点包括易用的高阶API、快速原型设计、完全透明的TensorFlow集成、强大的训练辅助功能和精美的图形可视化。支持最新的深度学习模型，兼容TensorFlow v2.0及以上版本。
nni - 可自动执行特征工程、神经架构搜索、超参数调优和深度学习的模型压缩
GithubNNI开源项目架构搜索模型压缩神经网络智能优化超参数调整
NNI提供一站式解决方案，支持自动化的特征工程、神经架构搜索、超参数调整和模型压缩。它兼容多种框架，并提供详尽的API、丰富的示例及全面的教程。适用于多种训练环境，包括本地、远程SSH服务器和Kubernetes，帮助推动开源社区的技术发展。
ggml - C语言开发的机器学习张量库 支持多种AI模型推理
GPU加速Githubggml开源项目推理机器学习量化
ggml是一个C语言编写的机器学习张量库，支持16位浮点和整数量化。该库提供自动微分、优化器和多架构优化，无第三方依赖。ggml可用于GPT、LLaMA、Whisper等多种AI模型的推理。它在CPU上表现高效，同时支持GPU加速，适用于多种设备和平台。
fcl - 高效灵活的三维碰撞检测和距离计算库
3D几何模型C++FCLGithub开源项目碰撞检测距离计算近距离查询
FCL是一个开源的C++库，专门用于三维几何模型的碰撞检测、距离计算和容差验证。它支持多种基本几何形状和复杂网格模型，提供高效的算法实现连续碰撞检测和接触信息计算。FCL适用于机器人技术、游戏开发和虚拟现实等领域，提供跨平台支持和简洁的API接口，是进行三维空间分析和交互的有力工具。FCL支持广义碰撞检测，能够高效处理大规模场景中的多物体碰撞问题。它采用层次包围盒树结构加速计算，并提供灵活的配置选项，允许用户根据具体需求调整性能和精度的平衡。
sonnet - 基于TensorFlow的高灵活性机器学习模块库，支持自定义与分布式训练
DeepMindGithubSonnetTensorFlow 2开源项目机器学习神经网络
Sonnet是由DeepMind开发的TensorFlow 2扩展库，提供简单且可组合的抽象模型，核心概念为snt.Module，支持自定义和预定义模块。Sonnet不限制训练框架，适合监督、非监督和强化学习，并支持分布式训练和高级的TensorFlow功能。
XNNPACK - 多平台优化的神经网络推理引擎 支持移动和嵌入式系统
GithubXNNPACK开源项目深度学习框架神经网络推理移动平台优化算子支持
XNNPACK是一个用于加速高级机器学习框架的神经网络推理引擎。它支持ARM、x86、WebAssembly和RISC-V等多种平台，提供低级性能原语，优化TensorFlow Lite、PyTorch等框架的运行效率。XNNPACK实现了丰富的神经网络操作符，在移动设备和嵌入式系统上表现出色，能高效运行各代MobileNet模型。在Pixel 3a上，XNNPACK能在44毫秒内完成FP32 MobileNet v3 Large的单线程推理，展现了其卓越的性能。
fastc - 轻量级文本分类工具 适用于内存受限环境
Githubfastc嵌入模型开源项目文本分类机器学习自然语言处理
fastc是一款为CPU环境优化的文本分类工具，专为内存受限场景设计。它采用高效蒸馏模型生成嵌入，结合逻辑回归或最近质心方法实现快速分类。该工具支持多分类器并行执行，具备模型训练、保存、加载和发布功能，并提供推理服务器部署选项。fastc为开发者提供了一个全面且高效的文本分类解决方案。
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