带有标签“pytorch”的 Skills

forward-forward-learning - 用于局部逐层学习的前向-前向算法
前向-前向算法局部学习神经网络 pytorch
★ 66 · 更新于 2026-09-23
实现Hinton的前向-前向算法，用于无需反向传播的神经网络局部逐层训练。
⚙ 无反向传播训练网络层 ⚙ 计算层级好度函数 ⚙ 生成自对比负样本
cnn-inference-on-spectral-data - 使用 CNN 从二级质谱数据生成分子嵌入向量
质谱代谢组学卷积神经网络推理
★ 15 · 更新于 2026-09-19
将预处理的二级质谱数据输入已训练的 CNN 模型，提取用于下游代谢物匹配的多维分子嵌入向量。
⚙ 加载预处理的 MS/MS 质谱数据 ⚙ 初始化已训练的 CNN 模型 ⚙ 提取分子嵌入向量
positional-encoding-for-spectral-sequences - 为 IDSL_MINT 质谱序列张量添加位置编码
代谢组学质谱分析位置编码 Transformer
★ 15 · 更新于 2026-09-17
为 IDSL_MINT 中 Transformer 编码器层的质谱 m/z-强度对嵌入顺序和序列信息。
⚙ 计算正弦位置编码 ⚙ 添加位置编码到质谱嵌入 ⚙ 准备质谱输入张量
pytorch-lightning - PyTorch Lightning 深度学习框架
pytorch-lightning pytorch 深度学习分布式训练
★ 0 · 更新于 2026-09-17
将 PyTorch 代码组织为 LightningModule，配置 Trainer，实现数据管道、回调函数、日志记录和分布式训练策略。
⚙ 将 PyTorch 模型组织为 LightningModule ⚙ 配置 Trainer 进行多设备训练 ⚙ 使用 LightningDataModule 实现数据管道
mhc-algorithm - 用于深度网络训练的流形约束超连接
神经网络 PyTorch 深度学习超连接
★ 0 · 更新于 2026-09-14
通过 Sinkhorn-Knopp 算法利用双随机矩阵实现 mHC，以稳定深度网络训练。
⚙ 实现 Sinkhorn-Knopp 算法 ⚙ 将矩阵投影至双随机流形 ⚙ 构建 PyTorch HyperConnections 模块
mhc-algorithm - 实现流形约束超连接算法
mhc 超连接 sinkhorn-knopp pytorch
★ 0 · 更新于 2026-09-14
通过对数空间 Sinkhorn-Knopp 算法将残差混合矩阵约束为双随机矩阵，以稳定深层网络训练。
⚙ 使用 Sinkhorn-Knopp 算法投影矩阵 ⚙ 实现 PyTorch HyperConnections 模块 ⚙ 包装注意力与 MLP 图层
mhc-algorithm - 实现 mHC 以稳定深层网络训练
mhc 超连接 sinkhorn-knopp pytorch
★ 48 · 更新于 2026-09-14
通过 Sinkhorn-Knopp 算法使用双随机矩阵实现流形约束超连接，以稳定深层网络训练。
⚙ 实现超连接模块 ⚙ 应用 Sinkhorn-Knopp 算法 ⚙ 包装注意力与 MLP 层
vmas-simulator-guide - VMAS 向量化多智能体模拟器指南
vmas 多智能体强化学习模拟器 pytorch
★ 1 · 更新于 2026-09-13
提供基于 PyTorch 的 GPU 加速向量化多智能体强化学习模拟器 VMAS 的使用指南。
⚙ 创建并行向量化环境 ⚙ 推进多智能体环境步骤 ⚙ 集成 TorchRL 与 RLlib
arxiv-2608-19889-write-once-run-everywhere-the-axon-dsl-for-shape-s - 用于形状安全与跨框架LLM架构的Axon DSL
dsl 大语言模型 pytorch jax
★ 3 · 更新于 2026-09-11
介绍用于将形状安全且跨框架的LLM架构自动编译为PyTorch、JAX、MLX和vLLM实现的Axon DSL。
⚙ 编译LLM至PyTorch实现 ⚙ 编译LLM至JAX实现 ⚙ 编译LLM至MLX实现
metal-kernel - 为PyTorch算子实现Metal内核
Metal内核 MPS PyTorch Apple Silicon
★ 1 · 更新于 2026-06-30
在Apple Silicon上为PyTorch算子编写原生Metal内核并实现MPS设备支持
⚙ 更新native_functions.yaml调度 ⚙ 编写Metal内核文件 ⚙ 实现主机端存根