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DeepCTR

简易模块化深度学习CTR模型库

DeepCTR是一个简易、模块化、可扩展的深度学习CTR模型库,提供tf.keras.Model和TensorFlow Estimator接口,适用于快速实验和大规模数据分布式训练。兼容TensorFlow 1.x和2.x,支持多种复杂模型的构建和预测。

keras-tuner - 兼具易用性和可扩展性的超参数优化工具
GithubKerasTunerPython 3.8+TensorFlow 2.0+开源项目机器学习模型超参数优化
KerasTuner是一个便捷且可扩展的超参数优化工具,可以有效解决超参数搜索过程中遇到的问题。用户可以通过define-by-run语法轻松配置搜索空间,并使用贝叶斯优化、Hyperband和随机搜索算法找到模型的最佳参数值。该工具对研究人员十分友好,便于进行新搜索算法的实验。KerasTuner适用于Python 3.8+和TensorFlow 2.0+,并提供详细的开发者指南和API参考文档。
ctrl - 条件Transformer语言模型的功能与应用
CTRLGithubHuggingface偏见和限制开源项目文本生成模型训练数据语言模型
CTRL模型由Salesforce Research开发,是基于Transformer的语言模型,可以通过控制码实现文本的可控生成。模型适用于创意写作、自动化写作任务及特定格式文本的生成,并可通过微调优化其他自然语言处理应用。其训练数据包括来自多个领域的140GB文本数据,使用TPU v3 Pod及Adagrad优化器进行训练,并评估了环境影响。
causalml - Python因果推断与提升建模库:causalml
CausalMLGithub个性化推荐因果推断开源项目机器学习营销优化
causalml是一个Python库,集成了机器学习算法用于提升建模和因果推断。它提供标准接口,支持从实验或观察数据中估计条件平均处理效应和个体处理效应。该库适用于广告定向优化和个性化推荐等场景,有助于提高营销效果。causalml实现了多种因果推断方法,并配有详细文档和示例,便于开发者学习和应用。
CTranslate2 - 高效的Transformer模型推理库,提供多种性能优化方案
CTranslate2Github并行执行开源项目性能优化模型压缩转换器模型
CTranslate2是一个用于Transformer模型高效推理的C++和Python库,通过权重量化、层融合、批次重排序等技术,显著提升CPU和GPU上的执行速度并减少内存占用。支持多种模型类型,包括编码器-解码器、仅解码器和仅编码器模型,兼容OpenNMT-py、OpenNMT-tf、Fairseq等框架。其主要特点包括自动CPU检测、代码分发、并行和异步执行以及动态内存使用。
RecSys_Course_AT_PoliMi - 推荐系统算法库与评估框架
Github协同过滤开源项目推荐系统机器学习相似度计算矩阵分解
该项目提供多种推荐系统算法实现,包括协同过滤KNN、矩阵分解和图模型等。框架集成了评估模块、数据处理功能,便于快速构建和测试推荐系统。采用Python和Cython开发,注重性能优化,适合推荐系统的教学与研究使用。
deepcell-tf - 用于单细胞生物图像分析的深度学习库
Githubdeepcell-tf单细胞分析开源项目时间序列数据深度学习细胞分割
DeepCell-tf是一个用于生物图像单细胞分析的深度学习库,基于Python和TensorFlow 2构建,提供预训练模型用于图像数据分析,并支持开发新的深度学习模型。其特色包括细胞分割和追踪模型的应用,处理2D、3D图像和时间序列数据。此外,还能结合DeepCell Toolbox、DeepCell Tracking和DeepCell Kiosk等工具进行预处理、追踪和大数据集云端部署。该库支持GPU加速,提供详细文档和示例,方便快速上手和模型训练。
caffe - 一个用于深度学习的快速开放框架
BAIRBVLCCaffeGithub开源项目模型动物园深度学习框架
Caffe是由伯克利AI研究中心和社区贡献者开发的深度学习框架,强调高效表达、速度和模块化。用户可以通过项目网站获取详细信息,包括DIY深度学习教程、文档、参考模型和社区模型库。Caffe提供多种自定义版本,例如优化CPU和多节点支持的Intel Caffe、适用于AMD和Intel设备的OpenCL Caffe,以及Windows Caffe。社区用户可通过Gitter聊天和Google论坛进行交流,提交问题和建议。项目遵循BSD 2-Clause许可证,鼓励在研究中引用。
Deep-Learning-Experiments - 深度学习实验和课程指南,涵盖理论与实践
Deep LearningGithubLLMPyTorchSupervised LearningTransformer开源项目
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。
quickai - 简化复杂机器学习模型的实验过程
GithubPythonQuickAIYOLO卷积神经网络开源项目机器学习
QuickAI 是一个 Python 库,简化了前沿机器学习模型的实验流程。支持 EfficientNet、VGG、ResNet 等图像分类模型和 GPT-NEO、Distill BERT 等自然语言处理模型。只需1-2行代码即可完成模型训练和评估,兼容 TensorFlow 和 PyTorch,并提供 Docker 容器便于环境配置。适用于各水平用户,助力快速推进机器学习项目。
determined - 深度学习平台,支持分布式训练与超参数调优
DeterminedGithubPyTorchTensorFlow分布式训练开源项目深度学习平台
Determined平台兼容PyTorch和TensorFlow,提供分布式训练、超参数调优和资源管理,降低云端GPU成本并支持实验追踪分析和可复现性。通过Python库、命令行界面和Web用户界面,用户能够轻松构建和管理模型,支持本地和云端部署,包括AWS和GCP。丰富的文档和示例帮助快速上手,通过用户指南、社区支持和贡献者指南,确保完整平台功能的利用。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

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