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exploring-AI-optimization

人工智能模型优化技术的精选学习资源

Exploring AI optimization项目是一个聚焦AI优化技术的资源库,收录了量化、剪枝等领域的高质量论文、教程和课程。该项目每周更新AI优化领域的重要研究见解,为研究人员和开发者提供学习参考,推动AI技术发展。资源库开放社区贡献,鼓励知识交流与分享。

awesome-efficient-aigc - AIGC效率优化技术与资源汇总
AIGCGithubLLM开源项目模型压缩量化高效推理
该项目汇集了提高AI生成内容(AIGC)效率的最新技术资源,包括大语言模型(LLMs)和扩散模型(DMs)的优化方法。收录内容涵盖前沿研究论文、代码实现和综述文章,重点关注量化、微调等效率提升技术。这一持续更新的资源库为AIGC领域的研究和开发提供了全面的参考,有助于推动相关技术的进步与落地应用。
awesome-ml-model-compression - 机器学习模型压缩与加速技术资源汇总
AI加速Github开源项目机器学习模型压缩深度学习神经网络
本项目汇总了机器学习模型压缩和加速领域的优质资源,包括研究论文、技术文章、教程和工具库等。涵盖量化、剪枝、知识蒸馏和轻量级网络设计等多种技术方法。为研究人员和工程师提供了优化深度学习模型性能和效率的重要参考。项目内容持续更新,欢迎提交新的相关资源。
my-awesome-AI-bookmarks - 全面的AI学习资源库 从理论到实践的精选集合
GithubTensorFlow人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络
这是一个综合性的人工智能资源库,涵盖深度学习和机器学习领域。收录了业界顶尖专家的文章、代码实现和核心概念,内容从基础理论延伸到实际应用,包括迁移学习、强化学习和自然语言处理等热门主题。项目汇集了丰富的学习材料,适合AI研究者和从业者参考使用。
model-optimization - TensorFlow 模型优化工具包, 支持量化和稀疏化
GithubKerasTensorFlow Model Optimization Toolkit剪枝开源项目机器学习模型量化
TensorFlow Model Optimization Toolkit 提供稳定的 Python API,帮助用户通过量化和稀疏化技术优化机器学习模型,包括针对 Keras 的专用 API。该工具包还提供详细的安装指南、教程和 API 文档,显著提升模型在部署和执行时的性能。该项目由 TensorFlow 团队维护,并遵循其行为准则,开发者可以通过 GitHub 提交问题和贡献代码。
AI-Optimizer - 涵盖从无模型到基于模型,从单智能体到多智能体的多种算法的多功能深度强化学习平台
AI-OptimizerGithub多智能体强化学习开源项目深度强化学习离线强化学习自监督学习
AI-Optimizer是一款多功能深度强化学习平台,涵盖从无模型到基于模型,从单智能体到多智能体的多种算法。其分布式训练框架高效便捷,支持多智能体强化学习、离线强化学习、迁移和多任务强化学习、自监督表示学习等,解决维度诅咒、非平稳性和探索-利用平衡等难题,广泛应用于无人机、围棋、扑克、机器人控制和自动驾驶等领域。
AI_Tutorial - 自动更新的AI和机器学习技术资料开源项目
Github人工智能大数据开源项目机器学习深度学习算法
AI_Tutorial是一个每日自动更新的开源项目,专注于整理人工智能、机器学习和大数据领域的高质量技术资料。资源来自开源项目官网、技术网站、知名公司博客等。项目涵盖基础知识和前沿实践,旨在提高信息获取效率,为AI工程师提供全面学习资源和解决方案参考,促进行业发展。
Awesome-Deep-Neural-Network-Compression - 深度神经网络压缩技术资源库
GithubNAS剪枝开源项目模型优化深度神经网络压缩知识蒸馏量化
该项目汇集了深度神经网络压缩的综合资源,包括量化、剪枝和蒸馏等技术的论文、总结和代码。涵盖高效模型设计、神经架构搜索等相关主题,并提供按会议和年份分类的论文列表。项目还收录了主流压缩系统和工具链接,为深度学习模型压缩研究提供了全面的参考资料。
resources - IvLabs整理的AI和机器人学习资源库
AIGitHubGithubIvLabs学习资源开源项目机器人
IvLabs发起的开源项目,汇集了人工智能和机器人领域的精选学习资源。涵盖计算机视觉、控制理论、深度学习等多个方向的课程材料,同时提供软件技能、会议信息等辅助内容。资源经过筛选,致力于构建全面的知识体系。项目保持更新,接受高质量内容的贡献。
Efficient-Computing - 华为诺亚方舟实验室开发的AI模型优化技术集合
GithubHuawei Noah's Ark Lab开源项目模型压缩深度学习神经网络高效计算
Efficient-Computing项目旨在提高AI模型的计算效率和性能。这个由华为诺亚方舟实验室开发的高效计算方法集合包含多个子项目,涵盖了模型压缩、二值神经网络、知识蒸馏、网络剪枝、模型量化、自监督学习、训练加速、目标检测和低层视觉等领域的技术。该项目为AI研究和开发提供了多样化的工具和资源。
MachineLearning-AI - 250天AI和机器学习实践项目 涵盖计算机视觉到优化算法
Github人工智能优化算法开源项目机器学习深度学习计算机视觉
该项目记录250天的人工智能和机器学习实践,涉及计算机视觉、深度学习、图神经网络等多个领域。同时探索蚁群优化、粒子群优化等算法。项目展示从基础到前沿的AI应用,提供丰富的代码实例和学习资源。
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