Machine Learning for iOS

原文：https://github.com/alexsosn/iOS_ML

iOS开发人员的主题资源列表，主题如下：

AI相关领域中的大多数事实上的标准工具都是用iOS不友好的语言（Python / Java / R / Matlab）编写的，因此找到适合您的iOS应用程序的东西可能是一项具有挑战性的任务。

该列表主要包括用Objective-C，Swift，C，C ++，JavaScript和其他一些可以轻松移植到iOS的语言编写的库。此外，我还提供了一些相关网络API，博客文章，视频和学习资料的链接。

资源按字母顺序或随机排序。订单不反映我的个人喜好或其他任何内容。有些资源很棒，有些很棒，有些很有趣，有些可以作为灵感。

玩得开心！

拉请求，欢迎在这里。

核心ML

  • coremltools是一个Python包。它包含从一些流行的机器学习库到Apple格式的转换器。
  • Core ML是一个在设备上运行推理的Apple框架。它针对Apple硬件进行了高度优化。

目前，CoreML通过coremltools python包与以下机器学习包兼容（部分）：

某些型号的第三方转换器也适用于CoreML格式：

核心ML格式的预训练神经网络有许多精选列表：[1]，[2]，[3]。

Core ML目前不支持培训模型，但您仍可以通过在运行时从服务器下载新模型来替换模型。这是一个如何做到这一点的演示。它使用MNIST GAN的发生器部分作为核心ML模型。

通用机器学习库

图书馆 算法 语言 执照 码 依赖管理器
AIToolbox

  • 图/树

  • 深度优先搜索

  • 广度优先搜索

  • 爬山搜索

  • 光束搜索

  • 最优路径搜索

  • Alpha-Beta（游戏树）

  • 遗传算法

  • 约束传播

  • 线性回归

  • 非线性回归

  • 参数-Δ

  • 梯度下降

  • 高斯 - 牛顿

  • Logistic回归

  • 神经网络

  • 多层，几个非线性模型

  • 在线和批量培训

  • 前馈或简单的复发层可以在一个网络中混合

  • 实施LSTM网络层 - 需要更多测试

  • 梯度检查例程

  • 支持向量机

  • K均值

  • 主成分分析

  • 马尔可夫决策过程

  • 蒙特卡洛（每次访问，第一次访问）

  • SARSA

  • 单变量和多变量高斯

  • 高斯混合物

  • 模型验证

  • 深度网络

  • 卷积层

  • 汇集层

  • 完全连接的NN层

| 迅速 | Apache 2.0 |

GitHub上

| |

| [
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DLIB](http://dlib.net/) |

  • 深度学习
  • 支持向量机
  • 用于大规模分类和回归的降秩方法
  • 用于分类和回归的相关向量机
  • 多类SVM
  • 结构SVM
  • 一个大规模的SVM-Rank
  • 在线内核RLS回归
  • 一种在线SVM分类算法
  • 半定量度量学习
  • 在线核心质心估计器/新颖性检测器和离线支持向量一类分类
  • 聚类算法：线性或内核k-means，中文Whispers和Newman聚类
  • 径向基函数网络
  • 多层感知器

| C ++ | 促进 | GitHub上 | |
| FANN |

  • 多层人工神经网络
  • 反向传播（RPROP，Quickprop，Batch，Incremental）
  • 不断发展的拓扑训练

| C ++ | GNU LGPL 2.1 | GitHub上 | 可可豆荚 |
| lbimproved | k-最近邻和动态时间扭曲 | C ++ | Apache 2.0 | GitHub上 | |
| 机器学习 |

  • 神经网络

  • 激活功能：线性，ReLU，Step，sigmoid，TanH

  • 成本函数：平方误差，交叉熵

  • 反向传播：标准，弹性（又称RPROP）。

  • 按样品或批量进行培训。

  • 一袋字

  • 单词向量

| Objective-C的 | BSD 3条款 | GitHub上 | |
| [[图片上传失败...(image-dbeb7f-1555056467289)]

MLKit](https://github.com/Somnibyte/MLKit) |

  • 线性回归：简单，脊，多项式
  • 多层感知器和Adaline ANN架构
  • K-Means聚类
  • 遗传算法

| 迅速 | MIT | GitHub上 | 可可豆荚 |
| [[图片上传失败...(image-63a942-1555056467289)]

孟德尔](https://github.com/saniul/Mendel) | 进化/遗传算法 | 迅速 | ？ | GitHub上 | |
| 多分支 - 数学 |

  • 线性代数和张量

  • 主成分分析

  • 用于降维的多线性子空间学习算法

  • 线性和逻辑回归

  • 随机梯度下降

  • 前馈神经网络

  • 乙状结肠

  • RELU

  • Softplus激活功能

| 迅速 | Apache 2.0 | GitHub上 | Swift包管理器 |
| [[图片上传失败...(image-202599-1555056467289)]

OpenCV的](http://opencv.org/) |

  • 多层感知器
  • 提升树分类器
  • 决策树
  • 期望最大化
  • K-Nearest Neighbors
  • Logistic回归
  • 贝叶斯分类器
  • 随机森林
  • 支持向量机
  • 随机梯度下降SVM分类器
  • 网格搜索
  • 分层k均值
  • 深度神经网络

| C ++ | 3条款BSD | GitHub上 | 可可豆荚 |
| [

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鲨鱼](http://image.diku.dk/shark/sphinx_pages/build/html/index.html) |

  • 监督：

  • 线性判别分析（LDA）

  • 费雪LDA

  • 线性回归

  • 支持向量机

  • FF NN

  • RNN

  • 径向基函数网络

  • 正规化网络

  • 回归的高斯过程

  • 迭代最近邻分类和回归

  • 决策树

  • 随机森林

  • 无监督：

  • PCA

  • 受限制的玻尔兹曼机器

  • 分层聚类

  • 用于有效的基于距离的聚类的数据结构

  • 优化：

  • 进化算法

  • 单目标优化（例如，CMA-ES）

  • 多目标优化

  • 基本线性代数和优化算法

| C ++ | GNU LGPL | GitHub上 | 可可豆荚 |
| [

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YCML](https://github.com/yconst/YCML) |

  • 梯度下降反向传播

  • 弹性反向传播（RProp）

  • 极限学习机（ELM）

  • 使用正交最小二乘（RBF网）进行前向选择，也使用PRESS统计

  • 二元受限玻尔兹曼机器（CD和PCD）

  • 优化算法：

  • 梯度下降（单目标，无约束）

  • RProp梯度下降（单目标，无约束）

  • NSGA-II（多目标，受限制）

| Objective-C的 | GNU GPL 3.0 | GitHub上 | |
| [

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Kalvar Lin的图书馆](https://github.com/Kalvar) |

| Objective-C的 | MIT | GitHub上 | |

多层感知器实现：

深度学习库：

设备上的培训和推理

深度学习：在设备上运行预先训练的模型

这些库不支持培训，因此您需要在某些ML框架中预先训练模型。

深度学习：低级例程库

  • BNNS - Apple Basic神经网络子程序（BNNS）是一组函数，您可以使用以前获得的训练数据来实现和运行神经网络。
  • MetalPerformanceShaders - 来自Apple的GPU上的CNN。
  • NNPACK - 多核CPU上神经网络的加速包。Prisma 在移动应用程序中使用此库。
  • STEM - 用于机器学习的Swift Tensor引擎

深度学习：模型压缩

计算机视觉

自然语言处理

  • CoreLinguistics - POS标记（HMM），ngrams，Naive Bayes，IBM对齐模型。
  • GloVe Swift包。矢量字表示。
  • NSLinguisticTagger
  • Parsimmon
  • Twitter文本 - Twitter文本处理库的Objective-C实现。该库包括用于提取用户名，提及标题，主题标签等的方法 - 您可能想要的所有推文特定语言语法。
  • Swift的语言表达，就像人类的正则表达式一样。
  • Word2Vec - Word2Vec深度学习算法的原始C实现。像iPhone一样在iPhone上工作。

语音识别（TTS）和生成（STT）

文本识别（OCR）

其他AI

机器学习Web API

开源ML应用程序

深度学习

传统计算机视觉

NLP

其他

游戏AI

  • 游戏AI编程简介
  • dlib是一个包含许多有用工具的库，包括机器学习。
  • MicroPather是一个路径查找器和A *求解器（astar或a-star），用独立于平台的C ++编写，可以轻松集成到现有代码中。
  • 以下是OGRE3D网站上建议的一些AI库列表。似乎它们大多是用C ++编写的。
  • GameplayKit编程指南

其他相关人员

线性代数

  • Accelerate-in-Swift - Accelerate.framework的 Swift示例代码
  • cuda-swift - Swift绑定到CUDA。不是iOS，但仍然很有趣。
  • Dimensional - Swift矩阵，具有友好的语义和熟悉的界面。
  • Eigen - 用于线性代数，矩阵和向量运算，数值求解器和相关算法的模板头的高级C ++库。[MPL2]
  • 矩阵 - 方便的矩阵类型，具有不同类型的下标，自定义运算符和预定义矩阵。浪涌的一把叉子。
  • NDArray - 用于Swift的Float库，通过Accelerate Framework加速。
  • Swift-MathEagle - 一个简单易用数学的通用数学框架。目前支持函数求解和优化，矩阵和向量代数，复数，大int，大压缩，大理性，图形和一般方便的扩展和功能。
  • SwiftNum - 线性代数，fft，梯度下降，共轭GD，绘图。
  • Swix - Swift实现NumPy和OpenCV包装器。
  • 浪涌从Mattt
  • 热潮 - 通用张量，加速之上的矩阵。浪涌的一把叉子。
  • YCMatrix - 用于Objective-C和Swift的灵活Matrix库（OS X / iOS）

统计，随机数

  • SigmaSwiftStatistics - 用Swift编写的统计计算函数的集合。
  • SORandom - 用于从各种分布生成伪随机变量的函数集合
  • RandKit - 随机数和分布的Swift框架。

数学优化

  • fmincg-c - C中的共轭梯度实现
  • libLBFGS - 有限记忆Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno（L-BFGS）的C库
  • SwiftOptimizer - QuantLib Swift端口。

特征提取

  • IntuneFeatures框架包含用于从相应MIDI文件的音频文件和功能标签生成功能的代码。
  • matchbox - 用于iOS / OSX的Mel频率 - 倒谱系数和动态时间扭曲。警告：上次iOS 4仍然很热时，库已更新。
  • LibXtract是一个简单，便携，轻量级的音频特征提取功能库。

数据可视化

生物信息学（有点）

  • BioJS - 一套用于浏览器中生物信息学的工具。BioJS构建了一个基础设施，指南和工具，以避免重新发明生命科学的轮子。社区构建的模块比任何人都可以重用。
  • BioCocoa - BioCocoa是一个用Objective-C编写的开源OpenStep（GNUstep / Cocoa）生物信息学框架。[死亡项目]。
  • iBio - 适用于iPhone的生物信息学应用程序。

大数据（不是真的）

  • HDF5Kit - 这是HDF5文件格式的Swift包装器。HDF5用于科学社区管理大量数据。目标是使从Swift中读取和写入HDF5文件变得容易，包括游乐场。

IPython + Swift

  • iSwift - 用于IPython笔记本的Swift内核。

iOS ML博客

常规移动ML

意外移动ML

其他

GPU计算博客

金属

移动ML书籍

学习机器学习

请注意，在本节中，我不是要尝试收集所有机器学习学习资源的另一个列表，而是仅编写我认为有用的事项列表。

  • 学术洪流。有时很棒的课程或数据集从他们的网站上删除。但这并不意味着他们迷失了。
  • Arxiv Sanity Preserver - 与ML研究进展保持同步的工具。

免费书籍

免费课程

其他名单

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