郑州网站推广报价,怎么做自己网站,西安建设工程信息网新平台,免费建站宝盒在优化理论中#xff0c;损失或成本函数测量拟合或预测值与实际值之间的距离。对于大多数机器学习模型#xff0c;提高性能意味着最小化损失函数。
但对于深度神经网络#xff0c;执行梯度下降以最小化每个参数的损失函数可能会消耗大量资源。传统方法包括手动推导和编码损失或成本函数测量拟合或预测值与实际值之间的距离。对于大多数机器学习模型提高性能意味着最小化损失函数。
但对于深度神经网络执行梯度下降以最小化每个参数的损失函数可能会消耗大量资源。传统方法包括手动推导和编码或使用 TensorFlow 等机器学习框架的句法和语义约束实现神经模型。
但是如果可以使用 NumPy 库简单地写下损失函数并自动完成工作呢这是JAX的工作 - 谷歌在2018年推出的即时编译器它使用Autograd和XLA加速线性代数可以通过大量的Python功能如ifs循环递归和闭包自动区分原生Python和NumPy代码。JAX 还允许通过跨多个加速器如 GPU 和 TPU自动并行化代码来实现快速科学计算。
更进一步谷歌最近推出了Flax——一个用于JAX的神经网络库专为灵活性而设计。Flax可以通过从其官方GitHub存储库中分叉一个示例来训练神经网络。在修改模型时开发人员不再需要向框架添加功能他们可以简单地修改训练循环例如train_step设置即可达到相同的结果。Flax的核心是围绕称为模块的参数化函数构建的这些函数覆盖了应用可以用作普通函数。
from flax import nn
import jax.numpy as jnpclass Linear(nn.Module):def apply(self, x, num_features, kernel_init_fn):input_features x.shape[-1]W self.param(W, (input_features, num_features), kernel_init_fn)return jnp.dot(x, W)用于定义学习线性变换的亚麻代码。
亚麻的发布在社交媒体上引起了轰动。NVIDIA Anima Anandkumar 的机器学习研究总监在推特上发布了 Flax GitHub 链接并补充说“我们使用 CGD 来训练 GAN 和 RL 中的约束问题。这个库将非常有用。谷歌大脑研究科学家David Ha推特名称hardmaru也支持新的存储库。
对于那些有兴趣尝试亚麻的人来说目前有三个例子可供测试MNIST一个手写数字数据库主要用作手写数字识别任务;ResNet一种用于图像识别的深度残差学习架构在ImageNet中训练主要用于测量大规模集群计算能力;和 1 亿字语言模型基准测试这是语言建模实验的标准训练和测试设置。
Flax团队还呼吁开发人员帮助构建额外的端到端示例例如翻译语义分割GANVAE等。
Google Research Flax存储库位于GitHub上。
