机器学习/深度学习

X-DeepLearning (简称 XDL ) 是面向高维稀疏数据场景（如广告/推荐/搜索等）深度优化的一整套解决方案。 现有开源框架在分布式性能、计算效率、水平扩展能力以及实时系统适配性的等...

Adversarial Robustness Toolbox 是 IBM 研究团队开源的用于检测模型及对抗攻击的工具箱，为开发人员加强 AI 模型被误导的防御性，让 AI 系统变得更加安全，目前...

Infer.NET 是一个在图形模型中运行贝叶斯推理的框架，它也可以用于概率编程。可以使用 Infer.NET 来解决许多不同类型的机器学习问题，包括分类、推荐或集群等标准问题与针对特定领域问题...

StyleGAN 是官方的 TensorFlow 实现，用于生成人脸图像。 ▲这些人不是真实的 - 他们由生成器生成 该库基于论文《用于生成对抗网络的基于样式的生成器架构》（A Style-Ba...

tfcoreml TensorFlow (TF) to CoreML Converter Dependencies tensorflow >= 1.5.0 coremltools >= 0.8 ...

Tencent ML-Images 由多标签图像数据集 ML-Images 与业内目前同类深度学习模型中精度最高的深度残差网络 ResNet-101 构成。 ML-Images: 最大的开源多标...

Dopamine 是由 Google AI 实验室推出的一个基于 Tensorflow 的强化学习（RL）框架，旨在为新手和资深 RL 研究人员提供灵活性、稳定性和可重复性。该框架受大脑中的奖励...

MLflow 是由 Apache Spark 技术团队开源的一个机器学习平台，主打开放性： 开放接口：可与任意 ML 库、算法、部署工具或编程语言一起使用。 开源：开发者可轻松地对其进行扩展，并...

BodyPix 是一种开源的机器学习模型，可在浏览器中使用 TensorFlow.js 对人物及身体部位进行分割。默认设置下，该模型可在 2018 版 15 英寸 MacBook Pro 以及 ...

mmdetection 是一个基于 PyTorch 的开源对象检测工具箱，它提供了已公开发表的多种视觉检测核心模块，通过这些模块的组合，可以迅速搭建出各种著名的检测框架。 主要特性： 模块化设计...

DeepCreamPy 是一款基于深度学习的工具，通过使用深度神经网络去除马赛克，让更多遭受审查的艺术作品得以重见天日。 此外，DeepCreamPy 支持跨平台，适用于 Windows，Mac...

mmcv 是用于计算机视觉研究的基础 Python 库，支持 MMLAB 中的许多研究项目，例如 mmdetection。该库主要分为两个部分，一部分是与深度学习框架无关的工具函数，比如 IO/...

SQLFlow 将 SQL 与 AI 结合在一起，扩展了 SQL 语言，使其支持模型训练、预测和推理。它可以连接 MySQL、Hive、SparkSQL 与 SQL Server 等 SQL 引...

KPRN 由 eBay 开源，是一个知识图谱路径的推荐模型（Reasoning Over Knowledge Graph Paths for Recommendation）。它广泛使用机器学习技...

MindMeld AI 会话平台是一个基于 Python 的机器学习框架，它包含构建生产质量会话应用程序所需的所有算法和实用程序。MindMeld 经过数年来构建和部署数十个高级界面的发展，经过...

大多数机器学习任务——从自然语言处理、图像分类到翻译以及大量其他任务，都依赖于无梯度优化来调整模型中的参数和/或超参数。为了使得参数/超参数的调整更快、更简单，Facebook 创建了一个名叫 ...

ELI5是一个Python库，允许使用统一API可视化地调试各种机器学习模型。 它内置了对多个ML框架的支持，并提供了一种解释黑盒模型的方法。它有助于调试机器学习分类器并解释它们的预测。 它为以...

JAX 是一个 TensorFlow 的简化库，它结合了 Autograd 和 XLA，专门用于高性能机器学习研究。 凭借 Autograd，JAX 可以求导循环、分支、递归和闭包函数，并且它可...

TensorRT 是一个高性能深度学习推理平台，它包括深度学习推理优化器和运行时，可为深度学习推理应用提供低延迟和高吞吐量。在推理期间，基于 TensorRT 的应用比仅 CPU 平台的执行速度...

fklearn 采用函数式编程原理，让机器学习更容易解决实际的问题（项目名字致敬了广为人知的 scikit-learn 库）。 fklearn 的原理 确认（Validation）应反映真实环境...