jax

Deep Learning for humans

可組合的 Python+NumPy 程式轉換：微分、向量化、JIT 至 GPU/TPU 等功能

互動式深度學習書籍，包含多框架程式碼、數學與討論。已在 70 個國家 500 所大學採用，包括 Stanford、MIT、Harvard 與 Cambridge。

🏆 每週更新的機器學習 Python 函式庫排行榜。

從第一原理出發，利用現有研究文獻對 Claude Mythos 架構進行理論重建。

在不同框架之間轉換機器學習程式碼

AI 開發者平台，使用 Weights & Biases 進行模型訓練與微調，並從實驗到部署全流程管理模型。

彈性且強大的張量運算，讓程式碼易讀且可靠（支援 pytorch、jax、TensorFlow 等）

高效計算 NumPy 程式碼的導數

透過這本非傳統教材，成為破解 AI/ML 研究員/工程師，涵蓋數學、計算與機器學習直觀概念。

Flax 是為 JAX 設計的彈性神經網路函式庫

Kevin Murphy《Probabilistic Machine Learning》一書的 Python 程式碼

我相信本書主要針對的研究生與求職者將從閱讀中受益；同時，我也希望即使是最有經驗的研究人員也會覺得它同樣引人入勝。

JAX 版 OpenAI Whisper 模型實作，可在 TPU 上提升至 70 倍速度

TFDS 是一套可直接使用於 TensorFlow、Jax 等的資料集集合

科學機器學習與物理知識驅動學習的函式庫。

可重定向的 MLIR 基礎機器學習編譯器與執行時工具包

Scenic：一個用於電腦視覺研究及更廣泛應用的Jax庫

透過世界模型掌握多領域專業知識

A library for accelerating Transformer models on NVIDIA GPUs, including using 8-bit and 4-bit floating point (FP8 and FP4) precision on Hopper, Ada and Blackwell GPUs, to provide better performance with lower memory utilization in both training and inference.

PennyLane 是一個用於量子運算、量子機器學習和量子化學的開源量子軟體平台。從靈感到實現，建立有意義的量子演算法。

基於 JAX 的類神經網路函式庫

在加速器硬體上進行大規模並行剛體物理模擬。

阿姆斯特丹大學（MSc AI）2023 秋季深度學習課程的 Jupyter Notebook 教學資料庫。

用於訊號處理與聲音合成的函式式程式語言

一個 Python 工具箱，用於在 PyTorch、TensorFlow 與 JAX 中創建能欺騙神經網路的對抗樣本。

優雅易用的神經網路與 JAX 科學計算。 https://docs.kidger.site/equinox/

🔮 一種令人耳目一新的函數式深度學習方法，與您喜愛的函式庫相容

使用由 JAX 提供自動微分和 JIT 編譯至 GPU/TPU/CPU 支援的 NumPy 進行機率程式設計。

在 JAX 中實現的 蒙地卡羅樹搜尋。