autograd

強力なGPUアクセラレーションを備えたPythonでのテンソルと動的ニューラルネットワーク。

NumPyコードの微分を効率的に計算

機械学習のためのC++スタンドアロンライブラリ

この本が主に想定する大学院生や求職者の皆様には有益であると確信していますが、最も経験豊富な研究者の方々にも魅力的だと感じていただければ幸いです。

Javaで実装されたエンジン非依存の深層学習フレームワーク

MegEngineは、高速で拡張性があり、使いやすく、自動微分をサポートする深層学習フレームワークです。

PennyLaneは、量子コンピューティング、量子機械学習、量子化学のためのオープンソース量子ソフトウェアプラットフォームです。アイデアから実装まで、意味のある量子アルゴリズムを作成できます。

JAX - リソースの厳選リスト https://github.com/google/jax

誰でも学べるPyTorchチュートリアルのC++実装

形状チェックされたテンソルとニューラルネットワークを備えた、Rustでのディープラーニング

OpenMP、Cuda、OpenCLバックエンドを介してCPU、GPU、組み込みデバイス向けにディープラーニングを重視した、Nim製の高速で使いやすくポータブルなテンソルライブラリ

Owl - OCaml Scientific Computing @ https://ocaml.xyz

最適化された Autograd スパース行列演算の PyTorch 拡張ライブラリ

『ゼロから作る Deep Learning ❸』(オライリー・ジャパン、2020年)

PyTorchによるスパイキングニューラルネットワーク（SNN）のディープラーニング

量子プログラミングの主要な概念の紹介と、最先端の量子コンピューティング研究に関するチュートリアルおよび実装。

大規模個体群モデル

Torch 向けの R インターフェース

Rust によるテンソルと微分可能な演算（TensorFlow のようなもの）