DiffEqFlux流量 swMATH ID: 27559 软件作者: Chris Rackauckas、Mike Innes、Yingbo Ma、Jesse Bettencourt、Lyndon White、Vaibhav Dixit 描述: DiffEqFlux.jl-神经微分方程的Julia库。jl是一个融合神经网络和微分方程的库。在这项工作中,我们从数据科学的角度描述微分方程,并讨论机器学习模型和微分方程之间的互补性。我们演示了将微分方程.jl定义的微分方程问题合并到通量定义的神经网络中的能力,反之亦然。能够为此目的使用整个DifferentialEquations.jl套件的优点通过反例得到了证明,其中简单的集成策略失败,但DifferentionalEquationS.jl库提供的复杂集成策略成功。接下来是神经网络中延迟微分方程和随机微分方程的演示。我们展示了定义神经常微分方程(嵌入微分方程的神经网络)的高级功能,并描述了Flux模型动物园中包含神经随机微分方程的额外模型。最后,我们讨论了微分方程求解器的反向传播所使用的各种伴随方法。DiffEqFlux.jl是对该领域的重要贡献,因为它使在科学计算领域几十年的研究中开发的微分方程求解器能够很容易地应用于机器学习和数据科学带来的挑战。 主页: https://arxiv.org/abs/1902.02376 源代码: https://github.com/JuliaDiffEq/DiffEqFlux.jl 依赖项: 朱莉娅 关键词: 机器学习;arXiv_cs。LG公司;arXiv_状态ML;朱莉娅;神经微分方程 相关软件: 朱莉娅;微分方程.jl;火炬差异;PyTorch公司;通量;亚当;TensorFlow公司;蟒蛇;AlexNet公司;ImageNet公司;github;Plots.jl图;光图.jl;阳极;数据帧.jl;R(右);乐团-SINDy;NeuralUQ公司;tfp.mcmc公司;DeepONet(深度网络) 引用于: 5文件 标准条款 1出版物描述软件 年份 DiffEqFlux.jl-神经微分方程的Julia库arXiv公司Chris Rackauckas、Mike Innes、Yingbo Ma、Jesse Bettencourt、Lyndon White、Vaibhav Dixit 2019 全部的 前5名21位作者引用 1 活页夹,哈拉尔德 1 萨尔瓦多科莫 1 高、开封 1 马伦·哈肯伯格 1 泽南·霍 1 乔治·埃姆·卡尼亚达基斯 1 詹伯恩·基什纳 1 梅,刚 1 徐汇孟 1 阿斯特里德·佩奇曼 1 米歇尔·普法芬莱纳 1 弗朗西斯科·皮夏利 1 Psaros,Apostolos F。 1 克里斯托弗·拉卡卡斯 1 伊丽莎白·罗什 1 马修·斯图伯(Matthew D.Stuber)。 1 Michael P.H.Stumpf。 1 屠敬之 1 王、陈瑜 1 马修·威廉(Matthew E.Wilhelm)。 1 邹宗仁 5篇连载文章中引用 1 生物医学期刊 1 全球优化杂志 1 SIAM审查 1 统计学在遗传学和分子生物学中的应用 1 计算机科学评论 在5个字段中引用 4 计算机科学(68-XX) 1 统计学(62-XX) 1 数值分析(65-XX) 1 运筹学、数学规划(90-XX) 1 生物学和其他自然科学(92-XX) 按年份列出的引文