发现与 Reduced Basis 相关的最受欢迎的开源项目和工具,了解最新的开发趋势和创新。
一个基于数据驱动的模型降阶库,重点关注大规模并行计算和线性子空间方法。
将包含Basis-MelGAN、MelGAN、HifiGAN和Multiband-HifiGAN模型,未来可能还会加入NHV模型。
Hrrformer:一种神经符号自注意力模型(ICML23)
Pytorch RBF 层实现了 Pytorch 中的径向基函数层。径向基函数网络可以用来逼近函数。
AI4Science:Python/Matlab实现的在线和窗口动态模态分解 (在线DMD和窗口DMD)
用于分类问题的径向基函数神经网络 (RBFNN) 的实现
参数化偏微分方程映射的降维代理模型构建
无监督学习问题训练一个微分同胚时空网格,该网格将偏微分方程的输出序列注册到一个非均匀参数/时变网格上,从而使学习网格上映射数据的Kolmogorov n-宽度最小化。
交互式工具下的概率响应模型拟合
PySHRED: Package for Shallow Recurrent Decoding
人工神经网络算法
健康档案分析:揭示疾病模式、药物指导和风险分级——机器学习项目
两种超参数全局优化算法的比较:径向基函数和贝叶斯高斯过程
This repository is the code basis for the paper titled "Efficient Training: Federated Learning Cost Analysis"
比萨大学计算机工程硕士(MSc Computer Engineering)人工智能课程的大学项目。该项目设计并实现了多种人工智能算法(多层感知器MLP、径向基函数网络RBFN、模糊推理系统FIS、卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN),并应用于生物物理信号数据集。
基于POD、PINN和POD-神经网络方法求解非线性椭圆问题
Production-ready Retrieval Augmented Generation (RAG) system with hybrid retrieval, advanced evaluation metrics, and monitoring. Build enterprise LLM applications with reduced hallucinations, better context management, and comprehensive observability.
AI chatbot fine-tuned on the DeepSeek-R1 model for medical domain applications. Efficiently trained using LoRA and 4-bit quantization to provide accurate healthcare-related responses with reduced memory consumption.
A curated notebook for Machine Learning, AI, Deep Learning, and Computer Vision research and development. This repository supports activities such as model training, fine-tuning, and experimenting with state-of-the-art (SOTA) models on a weekly basis.