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华为开源自研AI框架
华为开源自研AI框架MindSpore。自动微分、并行加持,一次训练,可多场景部署。支持端边云全场景的深度学习训练推理框架,主要应用于计算机视觉、自然语言处理等AI领域,面向数据科学家、算法工程师等人群。主要具备基于源码转换的通用自动微分、自动实现分布式并行训练、数据处理、以及图执行引擎等功能特性。借助自动微分,轻松训练神经网络。框架开源,华为培育AI开发生态。
开源分布式深度学习工具
The Microsoft Cognitive Toolkit(CNTK)是一个开源的商业级分布式深度学习工具。它通过有向图描述神经网络的计算步骤,支持常见的模型类型,并实现了自动微分和并行计算。CNTK支持64位Linux和Windows操作系统,可以作为Python、C或C++程序的库使用,也可以通过其自身的模型描述语言BrainScript作为独立的机器学习工具使用。
高级API,简化TensorFlow深度学习
TFLearn是一个基于TensorFlow的深度学习库,提供了一个高级API,用于实现深度神经网络。它具有易于使用和理解的高级API,快速的原型设计功能,全面的TensorFlow透明性,并支持最新的深度学习技术。TFLearn支持卷积网络、LSTM、双向RNN、批量归一化、PReLU、残差网络、生成网络等模型。可以用于图像分类、序列生成等任务。
无代码搭建目标检测神经网络
MakeML是一个无需编写任何代码就可以搭建图像目标检测神经网络的开发工具。它提供了一个简单易用的图形界面,用户只需上传训练集图片,绘制bounding box,设置参数,就可以训练出一个高效的目标检测模型,并导出成CoreML格式在iOS App中使用。MakeML解决了神经网络开发门槛高的痛点,不需要任何机器学习或编程知识,就可以获得强大的深度学习能力。
轻松嵌入尖端AI技术到您的应用程序
Abacus.AI是全球首个端到端AI平台,为常见的企业应用场景实现实时的大规模深度学习。通过我们先进的MLOps平台,您可以使用自己的模型或使用我们的神经网络技术创建高度准确的模型,并在各种应用场景中进行操作,包括预测、个性化、视觉、异常检测和NLP等。
基于深度学习的AI软件,将任何人脸照片生成达芬奇风格的肖像
DaVinciFace是一款基于深度学习的软件,使用生成对抗网络(GAN)技术,能够从任何人脸照片中生成达芬奇风格的肖像。具有超过5亿个训练参数的生成神经网络,仅需不到2分钟即可生成达芬奇风格的肖像。该软件可应用于艺术创作、娱乐等场景。免费生成的肖像带有logo,商业用途需要购买无logo的高分辨率版本。
一站式深度学习解决方案
深度学习助手是一款集模型训练、数据处理和结果分析于一体的深度学习平台。它提供丰富的神经网络模型,可以帮助用户快速构建和训练自己的深度学习模型。同时,它还具备数据预处理功能,方便用户对数据进行清洗和转换。除此之外,深度学习助手还提供了强大的结果分析工具,帮助用户深入理解和优化模型效果。定价灵活合理,适用于个人开发者和企业用户。
CoreNet 是一个用于训练深度神经网络的库。
CoreNet 是一个深度神经网络工具包,使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型,用于各种任务,包括基础模型(例如 CLIP 和 LLM)、对象分类、对象检测和语义分割。
Khroma 是设计师使用的 AI 色彩工具。
Khroma 利用人工智能学习您喜欢的颜色,并为您创建无限的调色板,帮助您快速发现、搜索和保存色彩组合。Khroma 的个性化算法训练神经网络,生成您喜欢的颜色,过滤您不喜欢的颜色。同时,还可以搜索和保存颜色组合,并获取颜色名称、hex 代码、RGB 值、CSS 代码以及 WCAG 辅助功能评分。
Champ:一种用于生成 3D 物体形状的生成模型
Champ 是一种用于生成 3D 物体形状的生成模型,它结合了隐函数和卷积神经网络,以生成高质量、多样化和逼真的 3D 形状。它可以生成各种类别的形状,包括动物、车辆和家具。
神经网络扩散模型实现
Neural Network Diffusion是由新加坡国立大学高性能计算与人工智能实验室开发的神经网络扩散模型。该模型利用扩散过程生成高质量的图像,适用于图像生成和修复等任务。
Graph Neural Network (GNN)库,为苹果芯片量身打造
mlx-graphs是一个专为苹果芯片设计的图神经网络(GNN)库。它利用苹果硬件的优势,如统一内存架构,实现了在Mac设备上的高效GNN训练和推理。主要优点有:1)利用GPU并行计算,在大数据集上实现高速GNN运算;2)利用统一内存,支持在GPU上直接处理大规模图数据;3)无需设备间数据传输,简化开发流程。用户可以便捷地在Mac设备上处理大规模图问题,实现高性能GNN模型训练。
大型世界模型,理解视频与语言
Large World Models是一个利用RingAttention技术训练的神经网络,专注于处理长视频和语言序列,以理解人类知识和多模态世界。它通过大规模数据集训练,实现了前所未有的上下文大小,并开源了一系列70亿参数的模型,能够处理超过100万标记的文本和视频。
视觉状态空间模型,线性复杂度,全局感知
VMamba是一种视觉状态空间模型,结合了卷积神经网络(CNNs)和视觉Transformer(ViTs)的优势,实现了线性复杂度而不牺牲全局感知。引入了Cross-Scan模块(CSM)来解决方向敏感问题,能够在各种视觉感知任务中展现出优异的性能,并且随着图像分辨率的增加,相对已有基准模型表现出更为显著的优势。
免费人声分离工具 分离伴奏背景音乐提取
终极人声去除GUI是一款使用深度神经网络技术的人声去除工具。其核心开发者训练了所有提供的模型,除了Demucs v3和v4 4声道模型。该应用使用先进的源分离模型从音频文件中去除人声。无需额外的先决条件即可有效运行。适用于Windows 10及以上版本。
AI 工具库,满足创作者和游戏开发者的需求
AI Library是最大最全的 AI 工具目录,包括 1800 + 神经网络和工具,可用于创作者和游戏开发者。具有语义搜索和筛选功能。提供的功能包括文本生成、图像处理、视频编辑、设计辅助等。定价根据不同产品而定,可以满足不同用户的需求。
AI面部变换工具集
Toonify是一组由人工智能驱动的面部变换工具。上传照片,看看你在自己的CGI电影中会是什么样子。我们的神经网络将重新想象你的面部,看看它们会得出什么结果!编辑图像以获得你想要的外观。使用滑块控件编辑年龄、微笑和愤怒等特征。除了Toonify之外,还可以看看你会是怎样的卡通画、表情符号或恐怖角色。
基于人工智能的在线服务
Problembo是一个基于高级技术的在线服务平台,提供各种实用的服务。我们利用人工智能、数据分析和光学识别等领域的先进技术,将复杂的解决方案转化为简单易用的工具。我们的服务包括使用神经网络进行文字绘制、基于人工智能的室内设计、在线去除图片背景、与人工智能聊天、AI图像编辑器等。我们每天为每个用户提供0.6的免费服务体验金。只需支付实际使用的服务,没有订阅费用或隐藏费用。Problembo致力于通过简单的几个点击解决您的问题。
将简单涂鸦转换为详细图像的免费在线AI图像生成器
Ai Drawing Generator是一款免费在线AI图像生成器,可以将您的简单涂鸦转换为详细图像。通过使用先进的神经网络结构,它能够根据您提供的条件生成逼真的图像。该工具可用于创意、教育和其他用途。
为边缘设备提供无代码人工智能
Neuton TinyML 是一款无代码人工智能平台,可自动构建极小模型并嵌入到任何微控制器和传感器中。它基于专利神经网络框架,能够在保持准确性的同时实现极小的模型大小。
用神经网络预测你的涂鸦速度有多快
Doodle Dash 是一个趣味的在线游戏,它使用神经网络来预测玩家涂鸦的速度。玩家可以在游戏中尽可能快地画出指定的涂鸦,神经网络会根据你的画速给出预测结果。这个游戏基于🤗 Transformers.js 开发。
高级聊天助手,任意网页上运行
Chat AI是一款高级聊天助手插件,可以帮助您在任何网页上进行摘要、创建图像、改善翻译、修复错误等操作。它使用最先进的Chat GPT 4 Turbo神经网络,提供更快的速度和更准确的结果。您可以通过Ctrl J或Cmd J快捷键打开插件,并在日常工作中获取帮助。
手机存储清理,释放空间
使用神经网络检测相似照片,建议保留最佳照片;按大小排序视频,删除最大的视频以释放空间;使用滑动删除模式快速轻松删除照片和视频;按日期或大小对照片 / 视频进行排序,更容易找到并删除不必要的文件;找到社交媒体和通信应用中的所有照片和视频,并快速删除;轻松管理相册并节省设备空间。
知识图推理的基础模型
ULTRA是一个知识图谱推理的基础模型。单个预训练的ULTRA模型可以在任何多关系图谱上执行链接预测任务,并支持任意实体/关系词汇。性能优于许多专门针对每个图谱进行训练的SOTA模型。遵循基础模型的预训练-微调范式,可以在任何图谱上立即使用预训练的ULTRA检查点进行零样本推理,也可以进行进一步的微调。ULTRA为任何知识图谱提供了统一的、可学习的、可转移的表示。ULTRA使用图神经网络和NBFNet的修改版本。它不学习针对下游图谱的特定实体和关系嵌入,而是基于关系之间的交互获得相对关系表示。
javascript神经网络库
Synaptic是一个开源的javascript神经网络库,提供了基本的神经元、网络、训练器和网络构建工具。它可以用于构建和训练各种类型的神经网络,如感知机、长短时记忆网络(LSTM)、液态状态机和Hopfield网络。Synaptic还提供了一些示例和演示,帮助用户学习和使用神经网络。
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