Inicio Proyectos dm-haiku
dm-haiku
Python

dm-haiku

Biblioteca de redes neuronales basada en JAX

por google-deepmind · GitHub
Estrellas
Ramas
Licencia
Creado
Último commit
Categoría
Lenguaje
deep-learningdeep-neural-networksjaxApache-2.0Python
Ver en GitHub
En palabras simples

Construye y experimenta con redes neuronales usando una biblioteca diseñada para aprendizaje profundo.

¿Mantienes este proyecto?

Reivindica su pagina: indexada sea cual sea su posicion, traducida a seis idiomas y enriquecida con tus propias palabras.

Reivindicar esta pagina →
dm-haiku — GitHub preview card
📈 Historial de estrellas
3.3k3.2k
2026-07-072026-08-31
📈 Sigue dm-haiku

Recibe una alerta por correo en su próximo lanzamiento o cuando despegue — no te pierdas nada.

Gratis · sin tarjeta · cancela cuando quieras
Recibir alertas por email →
📄 Acerca de

Biblioteca de redes neuronales basada en JAX

dm-haiku tiene 3.3k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 300 veces. dm-haiku está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2020. dm-haiku está disponible bajo la licencia Apache-2.0. Sus temas principales son: deep-learning, deep-neural-networks, jax, machine-learning.

Frequently asked questions

¿Qué es dm-haiku?

Biblioteca de redes neuronales basada en JAX

¿dm-haiku es de código abierto?

dm-haiku es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia Apache-2.0.

¿dm-haiku es gratis?

Sí. dm-haiku es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.

¿Bajo qué licencia está dm-haiku?

dm-haiku está disponible bajo la licencia Apache-2.0.

¿En qué lenguaje está escrito dm-haiku?

dm-haiku está escrito principalmente en Python.

🏅 ¿Mantenedor de este proyecto?
olud.ai badge — dm-haiku

Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.

[![olud.ai](https://olud.ai/badge.php?tool=google-deepmind-dm-haiku)](https://olud.ai/project/google-deepmind-dm-haiku.html)
Más opciones de distintivos →
🧬 Comparte ADN con🧬 Ver el mapa de ADN →

Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.