autograd

Tensores e redes neurais dinâmicas em Python com forte aceleração por GPU

Calcula derivadas de código NumPy de forma eficiente.

Uma biblioteca C++ independente para aprendizado de máquina.

Acredito que vocês, estudantes de pós-graduação e candidatos a emprego para quem o livro é destinado, se beneficiarão da leitura; no entanto, espero que até os pesquisadores mais experientes o achem fascinante.

Um framework de deep learning agnóstico de motor em Java

MegEngine é um framework de deep learning rápido, escalável, fácil de usar e com suporte a diferenciação automática

PennyLane é uma plataforma de software quântico de código aberto para computação quântica, aprendizado de máquina quântico e química quântica. Crie algoritmos quânticos significativos, da inspiração à implementação.

JAX - Uma lista curada de recursos https://github.com/google/jax

Implementação em C++ dos tutoriais do PyTorch para todos

Deep learning em Rust, com tensores verificados por forma e redes neurais

Uma biblioteca de tensores rápida, ergonômica e portátil em Nim com foco em aprendizado profundo para CPU, GPU e dispositivos embarcados via backends OpenMP, Cuda e OpenCL

Owl - Computação Científica em OCaml @ https://ocaml.xyz

Biblioteca de extensão PyTorch para operações otimizadas de matrizes esparsas com Autograd

Zero kara tsukuru Deep Learning 3 (O'Reilly Japan, 2020).

Deep learning com redes neurais de picos (SNNs) em PyTorch.

Introduções a conceitos-chave na programação quântica, bem como tutoriais e implementações de pesquisas de ponta em computação quântica.

modelos de grande população

Interface R para o Torch

Tensores e operações diferenciáveis (como o TensorFlow) em Rust