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deep-neuroevolution

深度神经网络进化算法的分布式实现

Deep NeuroevolutionGenetic Algorithms强化学习OpenAIMujocoGithub开源项目

本项目提供分布式深度神经网络训练的多种实现，包括深度遗传算法(DeepGA)和进化策略(ES)，用于强化学习。基于并改进了OpenAI的代码，支持本地和AWS运行。项目还包括NeuroEvolution的视觉检测工具VINE和GPU优化加速。用户可通过Docker容器快速启动实验，并使用Mujoco进行高级实验。

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介绍知识库相关项目
TopDeepLearning - 与深度学习相关的热门 github 项目列表
GitHubGithubPyTorchTensorFlow人工智能开源项目深度学习
TopDeepLearning收录了包括但不限于多种技术栈的GitHub深度学习项目。这些开源项目支持广泛的应用场景如计算机视觉和自然语言处理，且提供最新研究成果和代码，是开发者和研究者的理想学习资源。
brain.js - JavaScript神经网络库的GPU加速解决方案
GPU加速GithubJavaScriptbrain.js开源项目机器学习神经网络
brain.js是一个JavaScript神经网络库，利用GPU加速提高性能，适用于浏览器和Node.js环境。支持前馈神经网络、循环神经网络和自编码器等多种网络类型。该库提供简洁API，便于训练和部署模型。此外，brain.js具备异步训练、数据流处理和交叉验证等功能，适合开发各类智能应用。
awesome-exploration-rl - 强化学习探索策略全面指南
Github实验开源项目强化学习探索方法环境算法
该项目聚焦强化学习探索方法,提供最新研究论文、分类体系和可视化案例。涵盖经典和前沿探索策略,持续追踪领域进展。对研究人员和实践者而言是宝贵参考,可用于研究探索-利用权衡或解决具体挑战。项目内容全面且定期更新,是强化学习探索领域的重要资源库。
awesome-DeepLearning - 提供深度学习课程、书籍、案例和面试指南
AI StudioGithubTransformer开源项目深度学习零基础实践深度学习飞桨
飞桨官方出品，提供一站式深度学习学习资源，包括基础实践课程、深度学习书籍、百问专题和产业应用案例等。涵盖从基础到进阶的学习资料，适合高校和企业应用。项目内容实时更新，帮助开发者掌握最新深度学习技术，提升专业能力。
Neuromorphic-Computing-Guide - 神经形态计算指南 从原理到前沿应用
Github人工智能开源项目机器学习深度学习神经形态计算神经网络
本指南系统介绍神经形态计算的基础理论、开发工具和应用领域。内容涵盖机器学习、深度学习、强化学习等核心技术,以及计算机视觉、自然语言处理等实际应用。同时阐述相关电路和电磁学知识,并提供CUDA、MATLAB、Python等编程资源。适合神经形态计算领域的开发者和研究人员参考学习,全面展现了这一前沿技术的发展现状。
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。
deepdow - 融合深度学习的投资组合优化框架
GithubPython包开源项目投资组合优化权重分配梯度下降深度学习
deepdow是一个Python开源项目，致力于连接投资组合优化和深度学习。它通过构建完全可微分的层级管道，实现市场预测和优化问题设计的融合。该框架支持单次前向传递完成权重分配，集成可微凸优化技术，并提供多种数据加载策略。deepdow适用于CPU和GPU环境，为研究人员提供了灵活的实验平台。
awesome-ai-ml-dl - 涵盖人工智能、机器学习和深度学习的综合资源和学习平台
AIDLGithubJavaMLNLP开源项目
awesome-ai-ml-dl项目集中于人工智能、机器学习及深度学习领域，提供全面的学习笔记与精选资源。适用于工程师、开发者和数据科学家等专业人员，帮助他们更有效地获取知识和资源。此项目促进了学习的乐趣并使相关资料易于获取。
backend.ai - 灵活高效的容器化计算集群平台 支持多种框架与加速器
APIBackend.AIGithub多租户容器化计算平台开源项目计算资源管理
Backend.AI是一个基于容器的计算集群平台，支持多种计算和机器学习框架及编程语言。平台提供CUDA GPU、ROCm GPU、TPU和IPU等异构加速器支持，可按需分配和隔离计算资源，适合多租户环境。通过REST、GraphQL和WebSocket API暴露功能，为用户提供灵活高效的计算环境。此平台集成了先进的资源调度功能，可实现按需或批量分配计算资源。Backend.AI采用容器技术实现资源隔离，确保多租户环境的安全性和效率。其开放的API架构便于与现有系统集成，为科研、教育和企业用户提供了强大而灵活的计算解决方案。
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