Keras是一个用于构建和训练深度学习模型的高级API,支持多种深度学习框架作为后端。本文汇总了Keras的学习资源,帮助读者快速入门并掌握这个强大的深度学习工具。
Dopamine是Google开源的强化学习算法研究框架,本文汇总了Dopamine的各种学习资源,包括官方文档、教程、示例代码等,帮助读者快速入门和深入学习这个强大的RL工具。
本文深入介绍了Llama-2-JAX项目,该项目使用JAX框架实现了Llama 2语言模型,旨在提供高效的训练和推理能力,以及展示JAX在大型语言模型中的应用。
QDax是一个用于加速质量多样性(QD)和神经进化算法的开源工具库,通过硬件加速器和大规模并行化,可以将原 本需要在大型CPU集群上运行数天/数周的QD算法缩短到几分钟内完成。
PGX是一个纯Go语言实现的PostgreSQL驱动和工具包,提供了高性能、功能丰富的PostgreSQL数据库交互能力,为Go开发者提供了便捷、高效的数据库操作体验。
SKRL是一个基于PyTorch和JAX的开源强化学习库,专注于模块化、可读性和算法实现的透明度,支持多种环境接口并能与NVIDIA Isaac系列仿真器无缝集成。
seqax是一个专注于小到中等规模LLM预训练研究的代码库。它结合了JAX的强大功能和序列建模技术,为研究人员提供了一个高效、灵活的工具。本文深入探讨了seqax的特点、使用方法以及性能表现。
Optax是DeepMind开发的JAX生态系统中的一个重要组件,为深度学习研究提供了灵活高效的梯度处理和优化工具。本文将详细介绍Optax的特性、使用方法及其在机器学习领域的广泛应用。
Vision Transformer (ViT) 是一种新型的图像分类模型,它采用 Transformer 架构直接处理图像块序列,在大规模数据集上预训练后可以达到甚至超越卷积神经网络的性能。本文详细介绍了 ViT 的工作原理、模型变体、训练技巧以及在各种任务上的应用效果。
Flax是Google开发的一个基于JAX的神经网络库,旨在为 深度学习研究提供灵活性和高性能。本文将全面介绍Flax的特性、优势及应用场景。
RLax是由DeepMind开发的强化学习工具库,为构建强化学习算法提供了高效灵活的构建模块。本文将详细介绍RLax的特性、架构和应用,以及它在强化学习研究和实践中的重要作用。
Gemma是Google DeepMind基于Gemini技术推出的开源大语言模型家族,旨在为AI开发者提供轻量级、高性能的语言模型选择。本文全面介绍Gemma模型的特点、应用场景及使用方法。
Lineax是一个强大的JAX库,用于线性求解和线性最小二乘问题。它提供了高效、灵活且易于使用的工具,可以解决各种线性代数问题,同时充分利用JAX的自动微分和并行计算能力。
JAX-Triton是一个将JAX和OpenAI Triton紧密集成的开源项目,旨在为深度学习研究和应用提供高性能的GPU加速计算能力。本文详细介绍了JAX-Triton的功能特性、安装使用方法以及在深度学习领域的应用前景。
Mava是一个强大的多智能体强化学习研究框架,基于JAX实现,提供了高效的分布式训练能力和丰富的算法实现,为MARL研究提供了便利的工具和环境。
Flashbax是一个专为JAX设 计的高效经验回放缓冲区库,为强化学习提供了灵活而强大的数据存储和采样功能。
Scenic 是谷歌研究院开源的基于 JAX 和 Flax 的计算机视觉研究库,专注于注意力机制模型,支持图像、视频、音频等多模态任务的开发。本文详细介绍了 Scenic 的设计理念、主要功能和使用方法,以及其在学术界和工业界的广泛应用。
Lineax是一个强大的线性求解库,为JAX和Equinox生态系统带来了高效的线性求解和线性最小二乘功能。它使用通用线性算子,将线性求解和最小二乘统一到一个可自动微分的API中。
JAX是一个强大的Python库,用于加速器导向的数组计算和程序转换,专为高性能数值计算和大规模机器学习而设计。
S2FFT是一个基于JAX和PyTorch的Python库,用于计算球面和旋转群上的傅里叶变换,支持可微分变换和硬件加速,为现代科学计算和机器学习应用提供了强大的球面数据分析工具。
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