西雅娜

Theano是一个Python库,允许您高效地定义、优化和计算涉及多维数组的数学表达式。Theano的特点是与numpy紧密集成,GPU的透明使用,高效的符号微分,速度和稳定性优化,动态C代码生成,以及广泛的单元测试和自我验证。自2007年以来,Theano一直在推动大规模的计算密集型科学研究,但它也很容易在课堂上使用(蒙特利尔大学的IFT6266)。(资料来源:http://freecode.com/)


zbMATH中的参考文献(参考文献79篇文章)

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按年份排序(引用)
  1. 哈格海特,伊桑;Juanes,Ruben:SciANN:keras/tensorflow包装器,用于使用人工神经网络进行科学计算和物理信息深度学习(2021)
  2. 哈格海特,伊桑;瑞西,马齐亚尔;穆尔,阿德里安;戈麦斯,赫克托;Juanes,Ruben:固体力学中反演和替代建模的物理信息深度学习框架(2021)
  3. Lukas Prediger,Niki Loppi,Samuel Kaski,Antti Honkela:d3p—用于差分私有概率编程的Python包(2021)阿尔十四
  4. 阿尔瓦罗·特杰罗·坎特罗;简·博尔茨;迈克尔·戴斯特勒;简·马蒂斯·吕克曼;康纳·杜尔凯恩;佩德罗J。冈州ç阿尔维斯;大卫·S。格林伯格;雅各布·H。Macke:sbi:基于模拟推理的工具箱(2020)不是zbMATH
  5. 本杰明·雷迪;Teh,Yee Whye:概率对称性和不变神经网络(2020)
  6. 科恩,威廉;杨,范;Mazaitis,Kathryn Rivard:TensorLog:使用深度学习基础设施实现的概率数据库(2020)
  7. 杜阿尔特,维克托;杜阿尔特,迪奥戈;丰塞卡,茱莉亚;Alexis Montecinos:定量经济学的机器学习软件和硬件基准(2020)
  8. 郭健;他,他;何,童;劳森,伦纳德;李、穆;林海斌;石行健;王晨光;谢俊元;查、生;张,阿斯顿;张,杭;张志;张中岳;郑帅;朱毅:GluOnCVandGluonNLP:计算机视觉和自然语言处理的深度学习(2020)
  9. 霍顿,安德烈é; 田中、顺吉;Tierney,Kevin:集装箱预编组问题的深度学习辅助启发式树搜索(2020)
  10. Hughes,Mark C.:预测和计算节点不变量的神经网络方法(2020)
  11. 约书亚G。Albert:JAXNS:基于JAX的高性能嵌套采样包(2020)阿尔十四
  12. 卡特鲁萨,亚历山德拉;多尔巴耶夫,塔尔加特;Ivan,Oseledets:多网格参数的黑盒学习(2020)
  13. 劳伊,Sö任;米特里特,马提亚斯;Giesen,Joachim:用于机器学习的简单有效的张量微积分(2020)
  14. 米奥兰,尼娜;尼可拉斯,桂贵;爱丽丝,勒布里甘特;马瑟,约翰;侯,本杰明;塔维达斯,雅恩;海德,斯蒂芬;佩尔特,奥利维尔;科普,尼格拉斯;扎提提,哈迪;哈伊里,哈坦;卡巴内斯,扬;杰拉尔德,托马斯;查查特,保罗;谢尔马克,基督徒;布鲁克斯,丹尼尔;凯恩斯,伯恩哈德;唐纳特,克莱尔;福尔摩斯,苏珊;Pennec,Xavier:Geomstats:机器学习中黎曼几何的Python包(2020)
  15. 瑞森斯坦,杰里米F。;Graham,Benjamin:算法1004:iisignature library:迭代积分签名和对数签名的有效计算(2020)
  16. é, 亚历山德拉;隆廷,安德烈é; Macke,Jakob H.:从人口峰值序列推断介观人口模型(2020年)
  17. Š克尔吉,布拉ž; 克拉尔吉,一月;拉夫拉č, Nada:基于嵌入的剪影社区检测(2020)
  18. 太阳,鲁宁;高、汉;潘少武;王建勋:基于物理约束的无模拟数据的流体流动模拟(2020)
  19. 圣托比亚斯ål、 安雅M。阅读:多维和多元空间表示和数据处理网格(2020)不是zbMATH
  20. 汤姆ás Capretto,Camen Piho,Ravin Kumar,Jacob Westfall,Tal Yarkoni,Osvaldo A。Martin:Bambi:Python中拟合贝叶斯线性模型的简单接口(2020)阿尔十四