# 神經網絡

BlackWave是一個人工智能圖像生成工具，利用神經網絡技術快速、輕鬆、免費生成獨特圖像。產品背景是基於先進的圖像生成算法，定位於為用戶提供高效、便捷的圖像生成服務。

Procyon AI Computer Vision Benchmark是由UL Solutions開發的一款專業基準測試工具，旨在幫助用戶評估不同AI推理引擎在Windows PC或Apple Mac上的性能表現。該工具通過執行一系列基於常見機器視覺任務的測試，利用多種先進的神經網絡模型，為工程團隊提供獨立、標準化的評估手段，以便他們瞭解AI推理引擎的實施質量和專用硬件的性能。產品支持多種主流的AI推理引擎，如NVIDIA® TensorRT™、Intel® OpenVINO™等，並可比較浮點和整數優化模型的性能。其主要優點包括易於安裝和運行、無需複雜配置、可導出詳細結果文件等。產品定位為專業用戶，如硬件製造商、軟件開發者和科研人員，以助力他們在AI領域的研發和優化工作。

Niantic的Large Geospatial Model (LGM) 是一個先鋒概念，旨在通過大規模機器學習理解場景並將其與全球數百萬其他場景連接起來。LGM不僅使計算機能夠感知和理解物理空間，還能以新的方式與它們互動，成為AR眼鏡及更廣泛領域（包括機器人技術、內容創作和自主系統）的關鍵組成部分。隨著我們從手機轉向與現實世界相連的可穿戴技術，空間智能將成為世界未來的操作系統。

HOVER是一個針對人形機器人的多功能神經全身控制器，它通過模仿全身運動來提供通用的運動技能，學習多種全身控制模式。HOVER通過多模式策略蒸餾框架將不同的控制模式整合到一個統一的策略中，實現了在不同控制模式之間的無縫切換，同時保留了每種模式的獨特優勢。這種控制器提高了人形機器人在多種模式下的控制效率和靈活性，為未來的機器人應用提供了一個健壯且可擴展的解決方案。

multispecies-whale-detection 是谷歌開發的一個開源項目，旨在通過神經網絡檢測和分類不同物種和地理區域的鯨魚聲音。這個工具可以幫助研究人員和環保組織更好地理解和保護海洋生物多樣性。

AILIBRI是一個彙集了超過2000個AI神經網絡工具的目錄網站，涵蓋了文本、圖像、視頻、音頻等多個領域的工具。它為用戶尋找合適的AI工具提供了極大的便利，無論是專業人士還是初學者，都能在這裡找到滿足其需求的工具。該網站提供了詳細的分類和搜索功能，幫助用戶快速定位到所需的工具。

World Labs 是一家專注於空間智能的公司，致力於構建大型世界模型（Large World Models），以感知、生成和與3D世界進行互動。公司由AI領域的知名科學家、教授、學者和行業領導者共同創立，包括斯坦福大學的Fei-Fei Li教授、密歇根大學的Justin Johnson教授等。他們通過創新的技術和方法，如神經輻射場（NeRF）技術，推動了3D場景重建和新視角合成的發展。World Labs 得到了包括Marc Benioff、Jim Breyer等知名投資者的支持，其技術在AI領域具有重要的應用價值和商業潛力。

zero_to_gpt是一個旨在幫助用戶從零基礎學習深度學習，並最終實現訓練自己的GPT模型的教程。隨著人工智能技術走出實驗室並廣泛應用於各行各業，社會對於能夠理解並應用AI技術的人才需求日益增長。本教程結合理論與實踐，通過解決實際問題（如天氣預測、語言翻譯等）來深入講解深度學習的理論基礎，如梯度下降和反向傳播。課程內容從基礎的神經網絡架構和訓練方法開始，逐步深入到複雜主題，如變換器、GPU編程和分佈式訓練。

ALIEN是一個基於CUDA的專門物理和渲染引擎的人工生命仿真程序。它旨在模擬數字生物在人工生態系統中的行為，並作為進化仿真的平臺。該軟件項目開源，遵循BSD-3-Clause許可。

MAIA（Multimodal Automated Interpretability Agent）是由MIT計算機科學與人工智能實驗室（CSAIL）開發的一個自動化系統，旨在提高人工智能模型的解釋性。它通過視覺-語言模型的支撐，結合一系列實驗工具，自動化地執行多種神經網絡解釋性任務。MAIA能夠生成假設、設計實驗進行測試，並通過迭代分析來完善其理解，從而提供更深入的AI模型內部運作機制的洞察。

CoreNet 是一個深度神經網絡工具包，使研究人員和工程師能夠訓練標準和新穎的小型和大型規模模型，用於各種任務，包括基礎模型（例如 CLIP 和 LLM）、對象分類、對象檢測和語義分割。

Transformer Debugger結合了自動化可解釋性和稀疏自編碼器技術，支持在編寫代碼之前進行快速探索，並能夠在前向傳遞中進行干預，以觀察其如何影響特定行為。它通過識別對行為有貢獻的特定組件（神經元、注意力頭、自編碼器潛在表示），展示自動生成的解釋來說明這些組件為何強烈激活，並追蹤組件間的連接以幫助發現電路。

Neural Network Diffusion是由新加坡國立大學高性能計算與人工智能實驗室開發的神經網絡擴散模型。該模型利用擴散過程生成高質量的圖像，適用於圖像生成和修復等任務。

Visnet是一個全面的、無頭的、多兼容的神經網絡接口框架，主要用於自然語言處理和深度視覺系統。它具有模塊化的前端、無服務器架構和多兼容性，並提供了REST API和Websocket接口。它包含了多個核心AI模型，如翻譯、車牌識別和人臉特徵匹配等。Visnet可廣泛應用於監控、無人機檢測、圖像和視頻分析等領域。

InstructIR 接受圖像和人類書寫的指令作為輸入，通過單一神經模型執行一體化圖像修復。在多個修復任務中取得了最先進的結果，包括圖像去噪、去雨、去模糊、去霧以及低光圖像增強等。🚀 您可以從演示教程開始。查看我們的 GitHub 獲取更多信息。 免責聲明：請注意，這不是一個產品，因此您會注意到一些限制。此演示需要輸入具有某些降級的圖像（模糊、噪音、雨、低光、霧）和一個提示，請求應該執行什麼操作。由於 GPU 內存限制，如果輸入高分辨率圖像（2K、4K），應用可能會崩潰。 該模型主要使用合成數據進行訓練，因此在真實世界複雜圖像上可能效果不佳。然而，在真實世界的霧天和低光圖像上效果出奇地好。您還可以嘗試一般的圖像增強提示（例如，“潤色此圖像”，“增強顏色”）並查看它如何改善顏色。

通用預測學習器是一種利用元學習的強大方法，能夠快速從有限數據中學習新任務。通過廣泛接觸不同的任務，可以獲得通用的表示，從而實現通用問題解決。本產品探索了將最強大的通用預測器——Solomonoff歸納（SI）——通過元學習的方式進行攤銷的潛力。我們利用通用圖靈機（UTM）生成訓練數據，讓網絡接觸到廣泛的模式。我們提供了UTM數據生成過程和元訓練協議的理論分析。我們使用不同複雜度和普適性的算法數據生成器對神經架構（如LSTM、Transformer）進行了全面的實驗。我們的結果表明，UTM數據是元學習的寶貴資源，可以用來訓練能夠學習通用預測策略的神經網絡。

BakedAvatar是一種用於即時神經頭像合成的全新表示，可部署在標準多邊形光柵化流水線中。該方法從學習到的頭部等值面提取可變形的多層網格，並計算可烘焙到靜態紋理中的表情、姿勢和視角相關外觀，從而為即時4D頭像合成提供支持。我們提出了一個三階段的神經頭像合成流水線，包括學習連續變形、流形和輻射場，提取分層網格和紋理，以及通過微分光柵化來微調紋理細節。實驗結果表明，我們的表示產生了與其他最先進方法相當的綜合結果，並顯著減少了所需的推理時間。我們進一步展示了從單眼視頻中產生的各種頭像合成結果，包括視圖合成、面部重現、表情編輯和姿勢編輯，所有這些都以交互式幀率進行。

Neuralhub是一個讓深度學習更簡單的平臺,它為AI愛好者、研究人員和工程師提供實驗和創新的環境。我們的目標不僅僅是提供工具,我們還在建立一個社區,一個可以分享和協作的地方。我們致力於通過彙集所有工具、研究和模型到一個協作空間,簡化當今的深度學習,使AI研究、學習和開發更容易獲取。

Wild2Avatar是一個用於渲染被遮擋的野外單目視頻中的人類外觀的神經渲染方法。它可以在真實場景下渲染人類,即使障礙物可能會阻擋相機視野並導致部分遮擋。該方法通過將場景分解為三部分(遮擋物、人類和背景)來實現,並使用特定的目標函數強制分離人類與遮擋物和背景,以確保人類模型的完整性。

Gaussian SLAM能夠從RGBD數據流重建可渲染的3D場景。它是第一個能夠以照片級真實感重建現實世界場景的神經RGBD SLAM方法。通過利用3D高斯作為場景表示的主要單元，我們克服了以往方法的侷限性。我們觀察到傳統的3D高斯在單目設置下很難使用：它們無法編碼準確的幾何信息，並且很難通過單視圖順序監督進行優化。通過擴展傳統的3D高斯來編碼幾何信息，並設計一種新穎的場景表示以及增長和優化它的方法，我們提出了一種能夠重建和渲染現實世界數據集的SLAM系統，而且不會犧牲速度和效率。高斯SLAM能夠重建和以照片級真實感渲染現實世界場景。我們在常見的合成和真實世界數據集上對我們的方法進行了評估，並將其與其他最先進的SLAM方法進行了比較。最後，我們證明了我們得到的最終3D場景表示可以通過高效的高斯飛濺渲染即時渲染。

MindOne是一個一站式的AI生成工具App。它整合了多種前沿的AI模型,包括文字生成、圖像生成、聊天機器人等功能。用戶可以通過MindOne快速生成各種效果的圖像,並可以自定義不同的風格和場景。此外,它還內置多種先進的NLP模型,支持智能問答、文本摘要、語音識別等功能。MindOne簡單易用的界面設計和合理的價格策略,讓普通用戶也能無障礙地使用頂級AI技術,開啟屬於自己的AI之旅。

GPT-BOSS可以讓您同時訪問多個神經網絡，並學習如何使用它們來節省時間或提高銷售轉化率。如果您不知道如何應用它們，我們將教您。

Doodle Dash 是一個趣味的在線遊戲，它使用神經網絡來預測玩家塗鴉的速度。玩家可以在遊戲中儘可能快地畫出指定的塗鴉，神經網絡會根據你的畫速給出預測結果。這個遊戲基於🤗 Transformers.js 開發。

The Microsoft Cognitive Toolkit（CNTK）是一個開源的商業級分佈式深度學習工具。它通過有向圖描述神經網絡的計算步驟，支持常見的模型類型，並實現了自動微分和並行計算。CNTK支持64位Linux和Windows操作系統，可以作為Python、C或C++程序的庫使用，也可以通過其自身的模型描述語言BrainScript作為獨立的機器學習工具使用。

Synaptic是一個開源的javascript神經網絡庫，提供了基本的神經元、網絡、訓練器和網絡構建工具。它可以用於構建和訓練各種類型的神經網絡，如感知機、長短時記憶網絡(LSTM)、液態狀態機和Hopfield網絡。Synaptic還提供了一些示例和演示，幫助用戶學習和使用神經網絡。

WaifuXL是一個在瀏覽器中使用最先進的神經網絡對動漫風格的藝術進行高質量圖像增強的工具。它支持圖像和動圖，並且比waifu2x效果更好。該工具提供快速的圖像增強、全新的網站界面、優於waifu2x的效果等特點。定價和定位信息請參考官方網站。

ResFields是一類專門設計用於有效表示複雜時空信號的網絡。它將時變權重引入多層感知機中,利用可訓練的殘差參數增強了模型的表達能力。該方法可以無縫集成到現有技術中,並可顯著提高各種具有挑戰性的任務的結果,如2D視頻逼近、動態形狀建模和動態NeRF重建等。

INSTAPAINTING是一款基於神經網絡的照片轉畫作品的工具。用戶可以在幾秒鐘內將自己的照片轉換成藝術品，並通過幾次點擊讓藝術家100%手工繪製並將其送到用戶手中。該工具已經集成到我們的即時藝術品預覽工具中，用戶可以在我們的網站上使用。我們的工具可以應用於油畫、寵物肖像、人像、婚禮、風景等多種場景。我們的公司總部位於舊金山。

Ai Painter是一款神經網絡繪畫生成器，可以將您的照片轉化為藝術作品或創作抽象藝術。它使用先進的人工智能技術，能夠快速、準確地將您的照片轉化為繪畫作品。Ai Painter不需要任何下載，操作簡單，適合所有技能水平的用戶。Ai Painter是免費的，您可以在不花費任何費用的情況下使用它。

MakeML是一個無需編寫任何代碼就可以搭建圖像目標檢測神經網絡的開發工具。它提供了一個簡單易用的圖形界面,用戶只需上傳訓練集圖片,繪製bounding box,設置參數,就可以訓練出一個高效的目標檢測模型,並導出成CoreML格式在iOS App中使用。MakeML解決了神經網絡開發門檻高的痛點,不需要任何機器學習或編程知識,就可以獲得強大的深度學習能力。