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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。

model_optimization - 开源神经网络模型压缩与优化工具集
GithubMCTModel Compression Toolkit开源项目模型压缩神经网络优化量化
Model Compression Toolkit (MCT)是一个专注于神经网络模型优化的开源项目,旨在满足高效硬件约束下的部署需求。MCT提供多种量化方法,包括训练后量化和基于梯度的训练后量化,同时支持数据生成和结构化剪枝等功能。此工具集还具备针对特定目标平台的优化能力,为研究人员和开发者提供了全面的模型压缩解决方案。
tfcausalimpact - TensorFlow实现的因果影响分析库
CausalImpactGithubTensorFlow因果推断开源项目时间序列分析贝叶斯结构模型
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。
text_classifier_tf2 - 多模型文本分类框架 支持TextCNN、BERT等
Github开源项目文本分类模型部署深度学习模型训练方法评估指标
该开源项目提供基于TensorFlow 2的多模型文本分类框架。支持TextCNN、TextRNN、BERT等模型,集成词向量增强、对抗训练、对比学习等功能。框架适用于二分类和多分类任务,提供灵活配置选项。项目还包含交互式预测和批量测试工具,便于分析模型性能和错误案例。
Keras-TextClassification - 多样预训练模型支持的高效文本分类工具
GithubKeras-TextClassification嵌入式模型开源项目文本分类深度学习神经网络
为中文用户提供高效的文本分类解决方案,支持FastText、BERT、Albert等多种预训练模型,涵盖词、字、句子嵌入。详细介绍数据处理与模型训练流程,通过下载与调用数据,实现多标签分类和文本相似度计算,简化复杂的自然语言处理任务。
deephyper - 自动化机器学习任务的开源优化框架
DeepHyperGithub开源项目机器学习自动化深度集成神经架构搜索超参数优化
DeepHyper是一个专注于自动化机器学习任务的Python开源框架。它提供了超参数优化、神经网络架构搜索和深度集成不确定性量化等功能。支持单机和分布式环境,适用于多种场景。DeepHyper简化了机器学习工作流程,为研究人员和开发者提供了强大的工具。项目包含详细文档、快速入门指南和活跃的社区支持,方便用户快速上手和深入使用。
ctransformers - Python接口的高效C/C++ Transformer模型
CTransformersGGMLGithubLangChainPythonTransformer模型开源项目
CTransformers提供Python接口,通过GGML库高效加载和运行C/C++实现的Transformer模型。支持多种模型类型,如GPT-2、GPT-J、LLaMA等,并可与Hugging Face和LangChain集成。提供CUDA、ROCm和Metal兼容的GPU加速选项,适合高性能自然语言处理任务。
DeepLabCut - 无标记动物姿态估计工具箱
DeepLabCutGithub动物姿态估计开源工具箱开源项目神经科学应用行为追踪
DeepLabCut是一个无标记动物姿态估计工具箱。此工具适用于各类动物行为的分析,并通过TensorFlow和PyTorch加强模型训练功能。它整合了多种新技术,如MobileNetV2s与EfficientNets,有效提升了效率与准确性。项目提供多语种文档与在线课程,方便用户快速掌握实时多动物追踪及三维姿态估计技术。DeepLabCut已应用于多种场合并获得验证,通过社区持续的优化适用于从神经科学到生态研究的广泛领域。
deepmd-kit - 深度学习驱动的原子势能建模与分子动力学模拟工具
DeePMD-kitGithub分子动力学势能模型开源项目深度学习高性能计算
DeePMD-kit是一个用Python和C++编写的软件包,专注于简化深度学习原子势能模型和力场的创建和分子动力学模拟。它与TensorFlow及多个高性能MD和量子MD软件包接口,确保高效的训练和计算。模块化设计使其支持多种描述符和高性能并行计算,适用于有机分子、金属、半导体等系统。
MMRec - 现代多模态推荐系统研究工具箱
GithubMMRec图神经网络多模态推荐开源项目推荐系统深度学习
MMRec是一个现代化的多模态推荐系统工具箱,支持多种先进推荐模型,如图神经网络和自监督学习技术。它提供全面功能,包括数据预处理、模型训练和评估,便于研究人员高效开发和比较推荐算法。该工具箱配有详细文档和示例,适合快速上手和扩展研究。
MiniCPM - 轻量级大语言模型实现高性能端侧部署
GithubMiniCPM多模态开源模型开源项目模型量化端侧大语言模型
MiniCPM是一系列高效的端侧大语言模型,仅有2.4B非词嵌入参数。经过优化后,在多项评测中表现优异,甚至超越了一些参数量更大的模型。该项目支持多模态功能,可在移动设备上流畅运行。MiniCPM开源了多个版本,涵盖文本、多模态、量化和长文本等应用场景,适用于学术研究和特定商业用途。这一开源项目由面壁智能与清华大学自然语言处理实验室联合开发。
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