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deep-neuroevolution

深度神经网络进化算法的分布式实现

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。

nni - 可自动执行特征工程、神经架构搜索、超参数调优和深度学习的模型压缩
GithubNNI开源项目架构搜索模型压缩神经网络智能优化超参数调整
NNI提供一站式解决方案,支持自动化的特征工程、神经架构搜索、超参数调整和模型压缩。它兼容多种框架,并提供详尽的API、丰富的示例及全面的教程。适用于多种训练环境,包括本地、远程SSH服务器和Kubernetes,帮助推动开源社区的技术发展。
autogen - 先进的开源AI框架,专为构建和管理AI代理而设计
AI代理AutoGenGithub多智能体系统大型语言模型开源项目编程框架
AutoGen是一个先进的开源AI框架,专为构建和管理AI代理而设计,支持强大的多代理合作和多样化的大语言模型。通过自动化和人工融合的工作流,AutoGen优化了复杂的AI应用,获得广泛应用和社区支持。
ma-gym - 基于OpenAI Gym的多智能体强化学习环境库
GithubOpenAI gymPython包ma-gym多智能体环境开源项目强化学习
ma-gym是一个基于OpenAI Gym构建的多智能体强化学习环境库。它包含多种场景如跳棋、战斗和捕食者与猎物等。研究人员可以方便地使用这些环境来开发和评估多智能体强化学习算法。该项目提供了详细文档和示例代码,便于快速上手。作为多智能体强化学习研究的重要工具,ma-gym已在多篇学术论文中得到引用。
Reinvent - 分子设计与优化的开源人工智能工具
GPUGithubPythonREINVENT分子设计开源项目机器学习
REINVENT 3.2是一个开源的分子设计与优化工具,结合深度学习和强化学习技术实现分子生成和优化。该基于Python的项目支持多种运行模式,使用JSON配置文件控制,并利用CUDA加速的GPU进行计算。REINVENT 3.2提供详细的安装指南、系统要求和使用教程,支持Jupyter notebook交互式使用,便于研究人员快速上手和实验。此外,项目还包含单元测试框架,可广泛应用于药物研发和材料设计等领域的分子设计任务。
deep-learning-roadmap - 为开发者和研究人员提供的从入门到高级应用全覆盖,涵盖图像识别、自然语言处理等关键领域深度学习的综合资源,
Github卷积神经网络图像识别开源项目强化学习深度学习生成模型
为开发者和研究人员提供深度学习的综合资源,从入门到高级应用全覆盖,涵盖图像识别、自然语言处理等关键领域。借助本平台,您可以迅速找到所需资源,掌握最前沿的深度学习技术。
Hypernets - 自动机器学习通用框架 支持多种算法与优化技术
AutoMLGithubHypernets开源项目机器学习神经架构搜索超参数优化
Hypernets作为一个通用AutoML框架,能够为多种机器学习框架和库提供自动优化工具。它不仅支持TensorFlow、Keras、PyTorch等深度学习框架,还兼容scikit-learn、LightGBM、XGBoost等机器学习库。该框架集成了多种先进的单目标和多目标优化算法,并引入抽象搜索空间表示,满足超参数优化和神经架构搜索的需求,从而适应各类自动机器学习场景。
GenAIExamples - 简化生成式AI应用部署和测试的开源框架
GenAIExamplesGithub开源项目微服务组件生成式AI硬件平台部署方法
GenAIExamples是一个专注于生成式AI应用的开源框架,提供简化的部署、测试和扩展功能。该项目兼容Docker和Kubernetes,支持包括Gaudi和Xeon在内的多种硬件平台。框架包含ChatQnA、DocSum等多个应用实例,支持Python、Docker Compose和Kubernetes等多种部署方式。内置的性能评估工具便于比较不同硬件配置的性能表现。
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。
environment - 大规模多智能体AI研究环境Neural MMO
GitHub文档GithubMMO游戏Neural MMO人工智能研究多智能体环境开源项目
Neural MMO是一个受MMO游戏启发的大规模多智能体环境。该平台提供复杂虚拟世界,支持大量AI代理并发互动和学习。研究人员可利用此环境开发测试AI算法,研究多智能体系统的行为和策略。项目文档托管于GitHub Pages,提供详细使用指南。
awesome-game-ai - 游戏AI多智能体学习资源与最新研究进展汇总
Game AIGithub多智能体学习开源项目强化学习德州扑克
该项目汇集了游戏AI领域多智能体学习的优秀资源,包括开源项目、论文、会议和竞赛信息。涵盖德州扑克、斗地主、星际争霸等多种完全/不完全信息游戏。重点展示深度强化学习在游戏AI中的应用及最新研究进展,为游戏AI研究者提供全面的参考资料。
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