🚀 NeuroForge

A Next-Generation Deep Learning & Scientific Computing Framework
Built with Julia + C++ | Designed for NPM Ecosystem

NeuroForge es un framework de alto rendimiento para Deep Learning, diseñado para ofrecer la potencia de Julia y C++ con la accesibilidad del ecosistema JavaScript. Su objetivo es ser la nueva generación de herramientas para IA, datos científicos, cómputo numérico y modelado avanzado.

NeuroForge está inspirado en frameworks como PyTorch, TensorFlow, JAX y Flux.jl, pero busca superar sus límites ofreciendo:

✅ Velocidad extrema (JIT de Julia + kernels C++)
✅ API sencilla para desarrolladores JavaScript
✅ Interoperabilidad con ecosistemas modernos
✅ Computación científica y optimización de datos
✅ Entrenamiento acelerado en GPU/TPU
✅ Arquitectura modular y extensible

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🔥 Características Principales

⚡ 1. Backend híbrido: Julia + C++

El corazón de NeuroForge combina lo mejor de dos mundos:

• Julia → matemáticas, autograd, kernels numéricos y optimización.
• C++ → bajo nivel, aceleración, drivers GPU, extensiones de alto rendimiento.

Ambos integrados dentro de un paquete accesible desde NPM.

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🧠 2. Autograd de nueva generación

NeuroForge incluye un sistema de diferenciación automática optimizado con:

• Graph Tracing\
• Reverse-mode AD (backprop)\
• Forward-mode AD\
• Mixed AD\
• Fusion de operaciones para maximizar rendimiento

Perfecto para redes profundas, RL, simulaciones y más.

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📦 3. API diseñada para JavaScript

Código simple, legible y moderno. Ejemplo:

import { tensor, dense, Model } from "neuroforge";

const X = tensor([[1, 2], [3, 4]]);
const y = tensor([[1], [0]]);

const model = new Model([
    dense(2, 16, "relu"),
    dense(16, 1, "sigmoid")
]);

await model.train(X, y, { epochs: 10, lr: 0.01 });

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🧬 4. Núcleo de Machine Learning potente

Incluye módulos listos para usar:

• Redes neuronales clásicas (Dense, Conv, RNN, LSTM, GRU, etc.)
• Transformers y atención moderna
• Redes gráficas (GNN)
• Autoencoders, GAN, VAEs
• RL (Q-learning, PPO, SAC)
• Modelos probabilísticos y Bayesianos
• Time Series Modeling

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💽 5. Hyper-Data Engine (HDE)

NeuroForge introduce un motor de datos propio:

• Formatos optimizados para datasets gigantes\
• Lectura diferida (lazy loading)\
• Hot-Caching en RAM / GPU\
• Integración con Delta Lake y motores columnares\
• Preprocesamiento acelerado

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🧪 6. Módulo científico: ForgeLab

Un submódulo para computación científica:

• Álgebra lineal avanzada\
• Simulaciones físicas\
• Métodos numéricos\
• Estadística de alto nivel\
• Optimizadores personalizados\
• Funciones especiales y matemáticas complejas

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📁 Estructura del Proyecto

NeuroForge/
 ├── core/            # Kernels y autograd en Julia/C++
 ├── js/              # API pública de JavaScript
 ├── forge-lab/       # Módulo científico avanzado
 ├── hde/             # Motor de manejo de datos
 ├── docs/            # Documentación oficial
 ├── tests/           # Tests unitarios
 └── examples/        # Ejemplos completos

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📦 Instalación

npm install neuroforge

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📚 Documentación Completa

La documentación estará disponible pronto.

Mientras tanto puedes revisar /examples para ver casos de uso reales.

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🤝 Contribuciones

NeuroForge valora contribuciones, ideas y reportes de bugs.
Abre un issue o envía un pull request cuando quieras.

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⚠️ Licencia

Este proyecto NO tiene licencia pública.
Todos los derechos reservados al creador.
No se permite reutilización, edición o redistribución sin permiso explícito.

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