Библиотека моделирования Lenia на базе JAX. Несколько месяцев назад я начал экспериментировать с вариантом клеточных автоматов под названием Lenia . С этого момента я преследовал простую цель, пытаясь добиться прогресса в первой из 5 великих задач в изучении Лении . Автоматическое обнаружение . Как обнаружить существ Lenia с помощью автоматических алгоритмов? И вот, я наконец-то публикую всю свою работу на этом фронте! Он состоит из мощной библиотеки JAX под названием Leniax ...

Обучение нейронной сети в десять раз быстрее с помощью Jax на TPU В наши дни все крутые ребята, кажется, в восторге от JAX. Deepmind широко использует его для своих исследований и даже строит на его основе собственную экосистему. Борис Дайма и его команда в кратчайшие сроки построили DALL·E Mini с использованием JAX и TPU. Его определенно стоит проверить на Hugging Face, где вы уже найдете более 5000 моделей, написанных на JAX. Но что такое JAX и почему он такой особенный?..

Пробуем новый фреймворк машинного обучения В ноябре 2018 года на GitHub Google появилась новая библиотека: JAX . В 2020 году произошел скачок популярности, и ходят слухи, что гуглеры предпочитают его TensorFlow v2. Функции, написанные на JAX, выполняются в системах с несколькими GPU или TPU без неудобных вспомогательных библиотек и без перемещения данных из памяти устройства. Как разработчик, обычно использующий AutoKeras и Transformers для решения задач нейронных сетей, я с..

Британская лаборатория и исследовательская компания Google DeepMind добавила Jraph к растущему числу библиотек с открытым исходным кодом для JAX, одновременно исследуя развитие и экосистему фреймворка машинного обучения. JAX - это библиотека Python, которую исследователи Google разработали и представили в 2018 году для высокопроизводительных численных вычислений. JAX сочетает в себе NumPy, автоматическое дифференцирование и поддержку GPU / TPU. В новом сообщении в блоге исследователи..