neural-networks

Google DeepMind 的軟體堆疊，用於物理模擬與強化學習環境，採用 MuJoCo

Databricks 基礎模型的 LLM 訓練程式碼

TensorFlow 中的概率推理與統計分析

純 Python 實現的基本機器學習算法

Coursera Deep Learning 專業課程的筆記、程式作業與測驗，涵蓋： (i) 神經網路與深度學習； (ii) 改善深度神經網路：超參數調整、正則化與優化； (iii) 機器學習專案結構化； (iv) 卷積神經網路； (v) 序列模型

这是 Andrew NG Coursera 手写笔记

🧠💬 我在 MachineCurve.com 上撰寫的機器學習文章，已存檔

LLM 實驗與 AI 代理的評估與追蹤

🛠 全功能網頁 IDE，專為機器學習與資料科學設計

Hummingbird 將訓練好的 ML 模型編譯為張量計算，以實現更快的推論。

斯坦福大學 CS229：機器學習課程的所有筆記與教材

基於 JAX 的類神經網路函式庫

為機器學習初學者或準備進行學習的同學設計的倉庫。 (This repository is intented for helping whom are interested in machine learning study)

開源神經網路棋類引擎，支援GPU加速與廣泛硬體

一款令人愉悅的機器學習工具，讓您無需編寫程式碼即可訓練、測試和使用模型

小巧、實用、獨立的 Tensorflow 與 ONNX 推理工具

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

使用 Keras & Theano 驅動的深度學習爵士音樂生成

基於 PyTorch 的去中心化深度學習。專為在世界各地數千名志願者的設備上訓練模型而建構。

用於分子性質預測的訊息傳遞神經網路。

適用於行動裝置、伺服器與 Web 的高效能浮點數類神經網路推論運算子

低程式碼機器學習個人化排序服務，適用於文章、清單、搜尋結果與推薦，可提升使用者參與度。一個友善的 Learn-to-Rank 引擎

PyGAD 的原始碼，這是一個用於建立基因演算法和訓練機器學習演算法（Keras 與 PyTorch）的 Python 3 程式庫。

JAX 中的數值微分方程式求解器。支援自動微分與 GPU運算。https://docs.kidger.site/diffrax/

一個用於現實中心機器/深度學習與資料探勘的 Python 工具包/函式庫，針對部分觀測的時間序列，包含 50 多種 SOTA 神經網路模型，適用於不完整工業不規則採樣多元時間序列（帶有 NaN 遺漏值）的科學分析任務（填補、分類、分群、預測、異常檢測、清理）。

使用 Python 進行脈衝神經網路的深度與線上學習

平行計算與科學機器學習 (SciML)：方法與應用 (MIT 18.337J/6.338J)

超過 1000 篇關於自然語言處理（NLP）與機器學習（ML）的調查論文集合。

用於機器學習的可微分 PDE 求解框架

為所有人打造的好上手機器學習。