机器学习/深度学习

Marian 是一个用纯 C++ 编写的高效神经机器翻译框架，具有最小依赖性。以纪念波兰数学家和密码学家 Marian Rejewski 的名字命名。 特点 纯 C++ 实现 一个用于 GPU/...

CaptchaCracker 是一个开源的 Python 库，它提供了创建和应用深度学习模型来识别 Captcha 图像的功能。你可以创建一个深度学习模型，如下图所示识别 Captcha 图像中...

Adlik 是深度学习模型的端到端优化框架。Adlik 的目标是在云和嵌入式环境中加速深度学习推理过程。 使用 Adlik 框架，不同的深度学习模型可以以非常灵活和简单的方式以高性能部署到不同的...

MuJoCo 全称 Multi-Joint dynamics with Contact （接触型多关节动力学），它是一个模拟接触周围环境的多关节运动的物理引擎，可用于机器人动作、生物力学、图形和...

dtreeviz 是一个用于决策树可视化和模型解释的 Python 库。目前支持scikit-learn、XGBoost、Spark MLlib和LightGBM树。 可视化的灵感来自于 R2D...

随着 BERT、Megatron、GPT-3 等预训练模型在NLP领域取得瞩目的成果，越来越多团队投身到超大规模训练中，这使得训练模型的规模从亿级别发展到了千亿甚至万亿的规模。然而，这类超大规模...

Forward 是一款腾讯研发并开源的 GPU 高性能推理加速框架。它提出了一种解析方案，可直接加载主流框架模型（Tensorflow / PyTorch / Keras / ONNX）转换成 ...

Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP)是一种降维技术，可用于类似于 t-SNE 的可视化，也可用于一般的非线性降维。该算法建立在...

draw_convnet 是一个用于演示卷积神经网络 (ConvNet) 的 Python 脚本。 示例图像 flag_omit=False flag_omit=True

1chipML 是一个开源库，用于微控制器的基本数值运算和机器学习。 1chipML 是 LF AI & Data Foundation 的沙盒阶段项目，旨在低性能和低功耗硬件上进行数值运算和机...

InterpretML 是一个开源软件包，整合了最先进的机器学习可解释性技术。使用此包，你可以训练可解释的 glassbox 模型并解释黑盒系统。InterpretML 可帮助你了解模型的全局行...

WeFe ( WeLab Federated Learning ) 是 Welab 汇立集团子公司天冕科技发起的开源项目，为联邦学习生态系统提供了一套好用的可靠的安全计算框架。 WeFe 是基于...

Transformers 是为 Jax、PyTorch 和 TensorFlow 打造的先进的自然语言处理。Transformers 提供了数以千计的预训练模型，支持 100 多种语言的文本分类...

Kubric 是一个数据生成管道，用于创建具有丰富注释的半现实合成多对象视频，例如实例分割掩码、深度图和光流。 动机和设计 我们需要更好的数据来训练和评估机器学习系统，尤其是在无监督多对象视频理...

imgaug 是一个用于机器学习实验中图像增强的库。它支持广泛的增强技术，允许轻松组合这些技术并以随机顺序或在多个 CPU 内核上执行它们；具有简单而强大的随机界面，不仅可以增强图像，还可以增强...

DeepRec 是基于 TensorFlow1.15, Intel-TensorFlow和NVIDIA-TensorFlow之上构建的针对搜索、推荐、广告场景的训练、推理引擎。 背景 稀疏模型，...

AI Explainability 360 是一个开源工具包，内含机器学习八种前沿的可解释性方法和两个维度评价矩阵。可以帮助用户更好地理解机器学习模型在整个 AI 应用程序生命周期中使用各种技术...

EasyCV 是基于 PyTorch 的一体化计算机视觉工具箱，主要专注于自监督学习、基于 Transformer 的模型，以及主要的 CV 任务，包括图像分类、度量学习、目标检测、姿态估计等。...

FinRL 是一个面向研究人员和从业者的开源深度强化学习 (DRL) 框架。 使命：有效地实现交易自动化。 愿景：在过去的十年中，人工智能社区已经积累了一个开源的代码海洋。将这些知识和工程特性应...

苞米面 Paddle 助手是一个百度飞桨 Paddle、PaddleX 项目模板和小工具。 适用系统 一些脚本使用 shell 编写，所以目前适用 Linux 和 百度 AI Studio 如何...