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。
The Book of CSS3
Peter Gasston / No Starch Press / 2011-5-13 / USD 34.95
CSS3 is the technology behind most of the eye-catching visuals on the Web today, but the official documentation can be dry and hard to follow. Luckily, The Book of CSS3 distills the heady technical la......一起来看看 《The Book of CSS3》 这本书的介绍吧!
