github上有哪些神经网络模型
时间: 2023-11-30 10:12:50 浏览: 41
Github上有很多开源的神经网络模型,以下是一些常见的:
1. TensorFlow Models:TensorFlow官方提供的模型库,包括了各种领域的模型,如图像分类、自然语言处理等。
2. PyTorch Hub:PyTorch官方提供的模型库,包括了各种领域的预训练模型,如图像分类、目标检测、语义分割等。
3. Keras Applications:Keras官方提供的模型库,包括了各种领域的预训练模型,如VGG、ResNet、Inception等。
4. Detectron2:Facebook AI Research开发的目标检测框架,其中包含了很多经典的目标检测模型,如Faster R-CNN、Mask R-CNN等。
5. Fairseq:Facebook AI Research开发的序列到序列模型框架,其中包含了很多经典的机器翻译、语音识别、语言建模等模型。
6. DeOldify:Jason Antic开发的图像修复模型,可以将黑白老照片转化为彩色照片。
7. GPT-2:OpenAI开发的大规模语言模型,可用于生成自然语言文本。
8. StyleGAN:NVIDIA开发的生成对抗网络模型,可以生成高分辨率、逼真的人脸图片。
这只是其中的一部分,Github上还有很多其他的神经网络模型,可以根据自己的需求进行搜索。
相关问题
github上有哪些开源ai项目
GitHub上有很多开源AI项目,以下是其中的一些:
1. TensorFlow:谷歌公司的机器学习框架,支持深度学习和其他机器学习算法;
2. PyTorch:Facebook公司的机器学习框架,支持深度学习和其他机器学习算法;
3. Keras:基于TensorFlow和Theano等深度学习框架的高级神经网络API;
4. OpenCV:开源计算机视觉库,支持图像处理和计算机视觉应用;
5. Scikit-learn:Python的机器学习库,支持各种机器学习算法;
6. Fast.ai:基于PyTorch的深度学习框架,提供高层次API和课程。
7. Tensorboard:TensorFlow官方提供的可视化工具,用于监控和调试模型;
8. TensorFlow Lite:适用于移动设备和嵌入式设备的TensorFlow轻量级版本;
9. Sonnet:基于TensorFlow的神经网络库,提供了一些高级的神经网络模块和层;
10. Caffe2:Facebook公司的深度学习框架,支持高效的神经网络训练和推理。
以上只是其中的一部分,还有很多其他的开源AI项目,涵盖了各种领域和应用场景。
GitHub上有关图神经网络(GNN)网络风险评估的工程
以下是几个GitHub上关于图神经网络(GNN)网络风险评估的工程,供您参考:
1. GNN-based-Financial-Risk-Evaluation: 该项目是基于GNN的金融风险评估模型,使用图神经网络对金融市场中公司之间的关系进行建模,从而预测金融风险。
2. GraphRisk: 该项目是一个基于GNN的图形风险评估框架,旨在通过分析和学习图形数据中的结构和特征,识别和评估潜在的风险因素。
3. Graph-Based Risk Prediction: 该项目是基于GNN的图形风险预测模型,使用图神经网络对相关数据的结构和特征进行建模,以预测潜在的风险和风险因素。
以上是一些开源的图神经网络(GNN)网络风险评估的工程,您可以在GitHub上查找更多相关的项目。