内容简介：开箱即用，5行代码打造无限宽神经网络模型Neural Tangents 是一个高级神经网络 API，可用于指定复杂、分层的神经网络，在 CPU/GPU/TPU 上开箱即用。该库用 JAX编写，既可以构建有限宽度神经网络，亦可轻松创建和训练无限宽度神经网络。
开箱即用，5行代码打造无限宽神经网络模型
Neural Tangents 是一个高级神经网络 API，可用于指定复杂、分层的神经网络，在 CPU/GPU/TPU 上开箱即用。
该库用 JAX编写，既可以构建有限宽度神经网络，亦可轻松创建和训练无限宽度神经网络。
有什么用呢？举个例子，你需要训练一个完全连接神经网络。通常，神经网络是随机初始化的，然后采用梯度下降进行训练。
研究人员通过对一组神经网络中不同成员的预测取均值，来提升模型的性能。另外，每个成员预测中的方差可以用来估计不确定性。
如此一来，就需要大量的计算预算。
但当神经网络变得无限宽时，网络集合就可以用高斯过程来描述，其均值和方差可以在整个训练过程中进行计算。
而使用 Neural Tangents ，仅需5行代码，就能完成对无限宽网络集合的构造和训练。
from neural_tangents import predict, stax init_fn, apply_fn, kernel_fn = stax.serial( stax.Dense(2048, W_std=1.5, b_std=0.05), stax.Erf(), stax.Dense(2048, W_std=1.5, b_std=0.05), stax.Erf(), stax.Dense(1, W_std=1.5, b_std=0.05)) y_mean, y_var = predict.gp_inference(kernel_fn, x_train, y_train, x_test, ‘ntk’, diag_reg=1e-4, compute_cov=True)
以上就是本文的全部内容，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，也希望大家多多支持 码农网
猜你喜欢:
- 重磅 | DeepMind新神经网络学会关系推理，还击败了人类
- 重磅！Facebook更新PyTorch 1.1，打算跨GPU分割神经网络
- 重磅 | AI 第一高校 CMU 的「神经网络 NLP」课，中英字幕独家上线！
- 谷歌重磅开源新技术：5行代码打造无限宽神经网络模型，帮助“打开ML黑匣子”
- 重磅！谷歌发布 Flutter 2
- Linkis 0.9.1 重磅发布
本站部分资源来源于网络，本站转载出于传递更多信息之目的，版权归原作者或者来源机构所有，如转载稿涉及版权问题，请联系我们。
Handbook of Data Structures and Applications
Dinesh P. Mehta / Chapman and Hall/CRC / 2004-10-28 / USD 135.95
In the late sixties, Donald Knuth, winner of the 1974Turing Award, published his landmark book The Art of Computer Programming: Fundamental Algorithms. This book brought to- gether a body of kno......一起来看看 《Handbook of Data Structures and Applications》 这本书的介绍吧!
