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是对该领域的一个重要贡献，因为它允许从科学计算领域数十年的研究中发展出来的微分方程解算器的全部重量轻松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： 微分方程.jl;朱莉娅;通量;蟒蛇;PyTorch公司;Plots.jl图;光图.jl;阳极;火炬差异;数据帧.jl;R（右）;RADAU公司;JiTCODE代码;科学Py;Simulink公司;PowerDynamics.jl公司;随机延迟DiffEq.jl;随机DiffEq.jl;网络动态.jl;FFJORD公司 引用于： 2出版物 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Chris Rackauckas、Mike Innes、Yingbo Ma、Jesse Bettencourt、Lyndon White、Vaibhav Dixit 2019 全部的 前5名9位作者引用 1 萨尔瓦多科莫 1 高、开封 1 泽南·霍 1 梅，刚 1 弗朗西斯科·皮夏利 1 克里斯托弗·拉卡卡斯 1 伊丽莎白·罗什 1 Michael P.H.Stumpf。 1 屠敬之 2篇连载文章中引用 1 遗传学和分子生物学中的统计应用 1 计算机科学评论 在2个字段中引用 2 计算机科学（68至XX） 1 常微分方程（34-XX） 按年份列出的引文