Публикации по теме 'jax'
Google предлагает эффективную модульную неявную дифференциацию для задач оптимизации
Новое исследование Google Research предложило единый, эффективный и модульный подход для неявной дифференциации задач оптимизации, который сочетает в себе преимущества неявного дифференцирования и автоматического дифференцирования (autodiff). Исследователи говорят, что решатели, оснащенные неявной дифференциацией, установленной предлагаемой структурой, могут сделать процесс автодифференции более эффективным для конечных пользователей.
Autodiff - это революционный метод, используемый в..
Полное руководство для разработчиков PyTorch по изучению JAX
JAX — это мощная библиотека для числовых вычислений и машинного обучения, обеспечивающая высокопроизводительные и автоматические возможности дифференцирования. Если вы уже знакомы с PyTorch и хотите изучить JAX, это подробное руководство поможет вам начать работу. Мы рассмотрим основы JAX, выделим ключевые отличия от PyTorch и предоставим ресурсы для дальнейшего обучения.
Введение в JAX
JAX расшифровывается как «Just Another eXperiment» и представляет собой библиотеку Python,..
Введение в нейронную сеть в JAX
JAX — это функциональная вычислительная библиотека, разработанная Google, она предоставила некоторые примитивные строительные блоки для векторных вычислений и автоматического дифференцирования.
Самый простой способ объяснить обучение модели нейронной сети состоит в том, что оно нацелено на поиск параметров модели, чтобы минимизировать потери между фактическим значением и прогнозом модели (также известная как функция прямой подачи). Затем обучение формулируется как задача оптимизации...
Используйте функцию Softmax Джакса для прогнозирования задачи полиномиальной регрессии
В недавнем посте я обсуждал использование алгоритма логистической регрессии для прогнозирования проблемы двоичной классификации.
В этом посте я собираюсь обсудить алгоритм softmax, который используется для прогнозирования задачи полиномиальной логистической регрессии.
Softmax — это математическая функция, которая преобразует вектор чисел в вектор вероятностей, где вероятности каждого значения пропорциональны относительному масштабу каждого значения в векторе. Это обобщение..
Используйте Jax и numpy для выполнения линейной регрессии цен на жилье с нуля.
В моем предыдущем посте я обсуждал, как создать упрощенную модель линейной регрессии с помощью Jax. Jax — это новая библиотека, созданная Google Brain в 2018 году, которая в любом случае должна заменить библиотеку Tensorflow в исследовательских целях. В Tensorflow встроен модуль Keras, что упрощает написание кода специалистам по данным. Насколько мне известно, у Jax нет такого модуля, поэтому специалисту по данным или программисту приходится писать код с нуля. Jax был написан очень..
JAX против PyTorch: автоматическая дифференциация для XGBoost
Выполняйте быстрые прототипы функции потерь, чтобы в полной мере воспользоваться гибкостью XGBoost.
Мотивация
Запуск XGBoost с настраиваемыми функциями потерь может значительно повысить производительность классификации/регрессии в определенных приложениях. Возможность быстро протестировать множество различных функций потерь является ключевым моментом в исследовательских средах, критичных ко времени. Таким образом, дифференциация вручную не всегда осуществима (а иногда даже..
Объектно-ориентированное программирование в JAX с помощью Haiku
JAX помогает вам писать короткие, простые и молниеносно быстрые вычисления. В отличие от TensorFlow и PyTorch, JAX использует функциональный стиль программирования. То есть функции должны быть чистыми : побочные эффекты не допускаются. На практике мы по-прежнему хотим повторно использовать компоненты, такие как слои нейронной сети. Haiku от DeepMind объединяет мир функционального программирования JAX с объектно-ориентированным программированием (ООП). Короче говоря, Haiku..
