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扩展TensorFlow功能的开源库

TensorFlow Addons机器学习API维护模式库Github开源项目

TensorFlow Addons是一个开源库，提供了不在核心TensorFlow中的新增功能，包括操作符、层、指标、损失和优化器等。尽管该项目计划在2024年5月结束维护，但它仍然在许多机器学习项目中扮演重要角色。推荐迁移到TensorFlow社区的其他库，如Keras, Keras-CV和Keras-NLP。更多信息请参阅TensorFlow Addons的GitHub页面。

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accel-brain-code是一个开源项目，集成了多个深度学习和机器学习算法库。它包括自动编码器、生成对抗网络、深度强化学习等模块，旨在通过概念验证和研发创建原型。该项目探索了AI民主化后的机器学习研发可能性，为快速开发复杂AI系统提供了基础。其功能涵盖自动摘要、强化学习、生成对抗网络等多个领域。
my-awesome-AI-bookmarks - 全面的AI学习资源库 从理论到实践的精选集合
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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。
optuna - 自动化机器学习超参数优化框架
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Optuna是一个面向机器学习的开源超参数优化框架。它采用define-by-run风格API，特点是轻量级、通用性强和平台无关。Optuna支持Python式搜索空间定义、高效优化算法、易于并行化和快速可视化。框架可处理多目标优化、约束优化和分布式优化等任务，适用于Python 3.7+版本，并集成多个第三方库。
awesome-machine-learning - 机器学习框架与资源汇总 多语言开源项目集锦
Github开源项目数据分析机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉
Awesome Machine Learning项目汇集了按编程语言分类的机器学习开源资源。涵盖计算机视觉、自然语言处理、深度学习等领域的框架、库和工具,涉及Python、Java、C++等多种语言。此外还收录相关书籍、课程和博客,为机器学习从业者提供全面参考。项目保持活跃更新,欢迎社区贡献优质资源。
recommender-system-tutorial - 使用TensorFlow和Keras构建推荐系统的实践教程
GithubMovieLens数据集TensorFlow开源项目推荐系统机器学习深度学习
本项目提供了一个详细的推荐系统开发教程，基于TensorFlow Recommenders和Keras。教程介绍了信息检索和推荐系统基础，通过Jupyter notebook展示了MovieLens数据集处理、特征预处理、检索和排序模型构建，以及Spotify Annoy相似项搜索。内容涵盖了推荐系统的核心技术和实践方法，适合学术研究者和业界专业人士学习。
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