autograd

Tensor và mạng thần kinh động trong Python với khả năng tăng tốc GPU mạnh mẽ

Tính toán đạo hàm của mã NumPy một cách hiệu quả.

Thư viện C++ độc lập dành cho machine learning

Tôi tin rằng bạn, những học viên cao học và những người đang tìm việc - đối tượng chính mà cuốn sách này hướng tới - sẽ nhận được nhiều lợi ích khi đọc nó; tuy nhiên, tôi cũng hy vọng rằng ngay cả những nhà nghiên cứu giàu kinh nghiệm nhất cũng sẽ thấy nó vô cùng thú vị.

Một Framework Deep Learning độc lập với Engine bằng Java

MegEngine là một framework học sâu nhanh chóng, có thể mở rộng, dễ sử dụng và hỗ trợ tính đạo hàm tự động

PennyLane là nền tảng phần mềm lượng tử mã nguồn mở dành cho điện toán lượng tử, học máy lượng tử và hóa học lượng tử. Tạo ra các thuật toán lượng tử có ý nghĩa, từ ý tưởng đến triển khai.

JAX - Danh sách tài nguyên được tuyển chọn https://github.com/google/jax

Cài đặt bằng C++ cho các hướng dẫn PyTorch dành cho mọi người

Deep learning bằng Rust, với các tensor được kiểm tra hình dạng và mạng neural

Một thư viện tensor nhanh chóng, tiện dụng và di động bằng Nim tập trung vào học sâu cho CPU, GPU và các thiết bị nhúng thông qua các backend OpenMP, Cuda và OpenCL

Owl - Tính toán Khoa học OCaml @ https://ocaml.xyz

Thư viện mở rộng PyTorch chứa các thao tác ma trận thưa Autograd đã được tối ưu hóa

『ゼロから作る Deep Learning ❸』(O'Reilly Japan, 2020)

Học sâu với mạng thần kinh xung (SNN) trong PyTorch.

Giới thiệu các khái niệm chính trong lập trình lượng tử, cùng với các hướng dẫn và triển khai từ nghiên cứu điện toán lượng tử tiên tiến

Các mô hình quần thể lớn

Giao diện R cho Torch

Các tensor và phép toán vi phân (giống TensorFlow) trong Rust.