项目主要目标是创建一些可伸缩的机器学习算法

IDRLnet is a machine learning library on top of PyTorch.

Open source machine learning framework to automate text- and voice-based conversations: NLU, dialogue management, connect to Slack, Facebook, and more - Create chatbots and voice assistants

Coach 是 Intel Nervana 开源的一个强化学习研究框架，包含许多最先进的算法的实现

DGL is an easy-to-use, high performance and scalable Python package for deep learning on graphs.

一个Rust语言的机器学习AI框架，数据建模，机器学习，常见算法，都有。

TensorNet TensorNet是一个构建在TensorFlow之上针对广告推荐等大规模稀疏场景优化的分布式训练框架

深度学习神经网络的入门脚本。基于numpy从零指导如何写一个神经网络库。

ElasticCTR 是基于 Kubernetes 的企业级推荐系统解决方案，该方案融合了百度业务场景下经过不断验证打磨的 CTR 模型、基于飞桨框架的大规模分布式训练、工业级稀疏

机器学习接入微信的演示项目

Bio-Computing Platform Featuring Large-Scale Representation Learning and Multi-Task Deep Learning “螺旋桨”生物计算工具集

Deeplearning4j Examples (DL4J, DL4J Spark, DataVec)

EMLL(Edge ML Library)为加速终端侧设备上机器学习的推理而设计，提供基于端侧处理器的高性能机器学习计算函数库

MNN是一个轻量级的深度神经网络推理引擎，在端侧加载深度神经网络模型进行推理预测

Detecting robot grasping positions with deep neural networks. The model is trained on Cornell Grasping Dataset. This is an implementation mainly based on the paper 'Real-Time Grasp Detection Using Convolutional Neural Networks' from Redmon and Angelova.