×

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

按年份列出的引文