值得探索的AI开源项目:工具、网站与应用合集

GPUMD: 高效分子动力学模拟的GPU加速包

GPUMD: 高效分子动力学模拟的GPU加速包

GPUMD是一个基于GPU加速的通用分子动力学模拟软件包,它不仅能高效执行大规模原子模拟,还支持训练和使用机器学习势能,为材料科学和凝聚态物理研究提供了强大的计算工具。

GPUMD分子动力学GPU加速机器学习势能NEPGithub开源项目
机器学习在Web开发中的应用与实践

机器学习在Web开发中的应用与实践

本文深入探讨了机器学习在Web开发中的应用,介绍了NYU ITP课程"Machine Learning for the Web"的内容,包括常用工具、技术和项目实例,为读者提供了全面的机器学习Web应用入门指南。

机器学习TensorFlow.jsml5.jsRunwayML神经网络Github开源项目
ONE (On-device Neural Engine): 高性�能设备端神经网络推理框架

ONE (On-device Neural Engine): 高性能设备端神经网络推理框架

三星开源的ONE项目旨在提供一个高性能的设备端神经网络推理框架,可在CPU、GPU、DSP或NPU等处理器上执行给定神经网络模型的推理。该项目包括运行时和编译器工具链,支持在统一的运行时形式下使用各种神经网络训练框架(如TensorFlow或PyTorch)创建的模型。

ONE神经网络推理框架设备端AI开源项目SamsungGithub
Laplace近似:深度学习中的贝叶斯推断利器

Laplace近似:深度学习中的贝叶斯推断利器

Laplace近似是一种强大的贝叶斯推断方法,可以为深度神经网络提供不确定性估计。本文介绍了Laplace近似的基本原理、应用场景以及开源库laplace-torch的使用方法,帮助读者在深度学习项目中实现贝叶斯推断。

Laplace神经网络贝叶斯深度学习后验近似边缘似然Github开源项目
LibtorchSegmentation: 基于Libtorch的C++图像分割库

LibtorchSegmentation: 基于Libtorch的C++图像分割库

LibtorchSegmentation是一个强大的C++图像分割库,基于Libtorch开发,提供了多种分割模型和预训练编码器,支持自定义训练和高效推理。本文详细介绍了该库的特性、使用方法和技术细节。

LibTorch图像分割神经网络C++库预训练模型Github开源项目
INSTA: 革命性的即时体积头像技术

INSTA: 革命性的即时体积头像技术

INSTA是一项突破性的技术,能够在短短几分钟内创建高质量的3D头像,为AR/VR中的沉浸式远程呈现开辟了新的可能。本文深入探讨了INSTA的工作原理、优势及其在虚拟现实领域的潜在应用。

INSTA头像生成计算机视觉3D建模深度学习Github开源项目
嵌入式系统中的神经网络技术发展与应用

嵌入式系统中的神经网络技术发展与应用

本文全面介绍了嵌入式神经网络的最新研究进展,包括网络压缩、硬件加速器等关键技术,以及在移动设备等领域的广泛应用前景。

神经网络压缩硬件加速器模型量化稀疏化剪枝Github开源项目
DiffSharp: 强大的自动微分库助力机器学习研究与应用

DiffSharp: 强大的自动微分库助力机器学习研究与应用

DiffSharp是一个功能强大的自动微分库,专为机器学习应用而设计。它提供了丰富的微分API,支持前向和反向模式自动微分,可用于计算梯度、Hessian矩阵等。DiffSharp采用F#语言实现,性能出色,是机器学习研究与应用的得力助手。

DiffSharp张量库微分编程机器学习PyTorchGithub开源项目
TorchANI: 基于PyTorch的高精度神经网络势能实现

TorchANI: 基于PyTorch的高精度神经网络势能实现

TorchANI是一个基于PyTorch的开源项目,旨在实现高精度的ANI(ANAKIN-ME)神经网络势能模型。它提供了一系列工具和类用于计算分子能量和其他物理性质,为分子动力学模拟和材料科学研究提供了强大支持。

TorchANIPyTorch神经网络分子动力学机器学习Github开源项目
Ruby-FANN: 在Ruby中实现人工神�经网络

Ruby-FANN: 在Ruby中实现人工神经网络

Ruby-FANN是一个强大的Ruby库,它为开发者提供了在Ruby环境中使用FANN(快速人工神经网络)的接口。本文将深入探讨Ruby-FANN的特性、用法以及在机器学习领域的应用。

RubyFann神经网络RubyFANN人工智能Github开源项目
Norse:深度学习与脉冲神经网络的完美结合

Norse:深度学习与脉冲神经网络的完美结合

Norse是一个基于PyTorch的深度学习库,专门用于脉冲神经网络(SNNs)的研究和应用。它为研究人员和开发者提供了丰富的生物启发神经元组件,使得构建和训练SNNs变得简单高效。

Norse脉冲神经网络深度学习PyTorch神经形态计算Github开源项目
EfficientDet:高效可扩展的目标检测模型

EfficientDet:高效可扩展的目标检测模型

EfficientDet是一种新型目标检测模型,通过创新的网络架构和缩放方法,实现了精度和效率的良好平衡,在目标检测任务上取得了突破性进展。

EfficientDet目标检测深度学习计算机视觉COCO数据集Github开源项目
Pretty Confusion Matrix:在Python中绘制漂亮的混淆矩阵

Pretty Confusion Matrix:在Python中绘制漂亮的混淆矩阵

Pretty Confusion Matrix是一个Python库,可以使用seaborn和matplotlib绘制漂亮的混淆矩阵,风格类似MATLAB。该库支持从NumPy矩阵或数组创建混淆矩阵,并提供多种自定义选项。

混淆矩阵Python可视化机器学习数据分析Github开源项目
FINN: 快速、可扩展的FPGA量化神经网络推理框架

FINN: 快速、可扩展的FPGA量化神经网络推理框架

FINN是AMD研究与高级开发部门开发的一个实验性框架,旨在探索FPGA上的深度神经网络推理。它专门针对量化神经网络,重点是为每个网络生成定制的数据流架构。

FINN量化神经网络FPGA深度学习推理数据流架构Github开源项目
者也(zheye): 知乎倒立汉字验证码识别神器

者也(zheye): 知乎倒立汉字验证码识别神器

深入解析者也(zheye)项目,一款基于深度学习的知乎倒立汉字验证码识别工具,探讨其实现原理、使用方法及潜在应用。

知乎验证码识别卷积神经网络高斯混合模型机器学习Github开源项目
SchNetPack: 强大的原子级机器学习神经网络工具包

SchNetPack: 强大的原子级机器学习神经网络工具包

SchNetPack是一个versatile的神经网络工具包,专门用于原子级系统的机器学习。它不仅满足方法开发的需求,还支持原子级机器学习的实际应用。最新的2.0版本带来了改进的数据管道、等变神经网络模块以及基于PyTorch的分子动力学实现,为复杂的训练任务和3D分子结构生成提供了强大支持。

SchNetPack深度神经网络原子系统量子化学分子动力学Github开源项目
深度学习算法教程:从入门到精通

深度学习算法教程:从入门到精通

本文全面介绍了深度学习算法,包括机器学习基础、神经网络、卷积神经网络等内容,适合想要系统学习深度学习的读者。

机器学习深度学习算法人工智能神经网络Github开源项目
Python机器学习算法技术博客:探索AI的奥秘

Python机器学习算法技术博客:探索AI的奥秘

本文介绍了一个专注于Python机器学习算法的技术博客,内容涵盖原创干货和代码实践,是AI爱好者和从业者的宝贵学习资源。

深度学习机器学习Python算法人工智能Github开源项目
Jupyter项目: 开源交互式计算的革命性工具

Jupyter项目: 开源交互式计算的革命性工具

Jupyter项目是一个开源的交互式计算平台,为数据科学、科学计算和机器学习提供了强大而灵活的工具。本文将深入介绍Jupyter的核心组件、主要特性和广泛应用,展示其如何改变了现代科研和数据分析的工作流程。

Jupyter算法开源项目贡献指南数据科学Github
猫头鹰:神秘的夜间猎手

猫头鹰:神秘的夜间猎手

猫头鹰是一种神秘而迷人的鸟类,以其独特的外貌和夜间捕猎习性闻名。本文将全面介绍猫头鹰的生物学特征、行为习性、生态地位以及保护现状,带领读者走进这些夜间猎手的奇妙世界。

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