8 (905) 200-03-37 Владивосток
с 09:00 до 19:00
CHN - 1.14 руб. Сайт - 17.98 руб.

JAX может быть по -разному запрограммирован Cheng Qihao Pytorch Tensorflow искусственный интеллект

Цена: 1 786руб.    (¥99.29)
Артикул: 718946578992

Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.

Этот товар на Таобао Описание товара
Продавец:博创鑫呈图书旗舰店
Рейтинг:
Всего отзывов:0
Положительных:0
Добавить в корзину
Другие товары этого продавца
¥ 144 32.8590руб.
¥1602 877руб.
¥721 295руб.
¥701 259руб.
  • Информация о товаре
  • Фотографии

Параметры продукта

JAX может быть дифференциально запрограммирован

Цена книги:

129.80

Издательский блок:

Люди после прессы

Опубликованная дата:

Май 2023 г.

Книги открыты:

16

Автор книги:

Ченг Цихао

Количество книг Страница:

0

Номер книги ISBN:

9787115609359

Введение

Эта книга основана на фреймворке с открытым исходным кодом JAX, разработанной Google в качестве носителя, в которой подробно описывается применение JAX в области дифференциального программирования, включая основные принципы, структуры данных автоматических дифференциальных точек и применение автоматического микро -дивизии. в фактическом сценарии. Но не ограничивается оптимизацией алгоритма, нейронными сетями, инженерным моделированием, квантовыми вычислениями и т. Д.Эта книга разделена на 3 части, в общей сложности 10 глав плюс 5 Приложение.1 Часть вводит основные принципы дисциплинарного программирования, включая ручное руководство, численное микро -дискребту, микро -дисквизию и автоматический режим прямого микроавтобуса и режим обратного. Различная и автоматическая структура данных.Две части -это введение JAX Kutta, в том числе основную грамматику JAX, автоматическое микро -диск, мгновенное компиляцию и параллельные вычисления, и используйте это в качестве разреза для объяснения в диапазоне глубокого обучения и расчета λ.Три части представляют собой применение автоматического микроэлемента в реальных сценариях. В дополнение к классическим сценариям применения оптимизации алгоритмов и нейронных сетей, эта часть также дает теорию и применение автоматического микро -дивизиона в инженерном моделировании и квантовых вычислениях.Хотя область применения, охватываемая этой книгой, широкая, внедрение каждого из них нелегко. Независимо от выбора материалов, расположения содержания или перспективы обсуждения, представления перспективы и представления Взгляды, есть много новизны.Благодаря изучению этой книги, читатели могут не только освоить использование рамки с открытым исходным кодом JAX, но и узнать о конкретных методах применения JAX в области дифференциального программирования.Эта книга подходит для чтения инженерного и технического персонала и исследователей колледжа в работе в работе. Она также подходит для чтения техников искусственного интеллекта, которые заинтересованы в JAX и надеются овладеть их приложениями. 
Оглавление

Проклятие г -жи Шесть -Сальвация 1
Глава 1 Производительность LIFDDER перспективы программы 9
1.1 Функция и директор 9
1.1.1 Основная концепция руководства 10
1.1.2 Оператор градиента 11
1.1.3 Якобианская матрица 12
1.1.4 Гессианская матрица 13
1.2 Ручное направление 14
1.3 Числовая дифференциация 14
1.3.1 Теоретическая основа численного микро -шкафа 14
1.3.2 Источник ошибки мощного формирования 16
1.3.3 Программа численных микро -сортов 19
1.4 Символическая дифференциация 24
1.4.1 Расчет Рисунок 24
1.4.2 Конструкция расчетной диаграммы 26
1.4.3 Введение в библиотеку Sympy 34
Глава 2 Auto Microcoli 39
2.1 Режим вперед 40
2.1.1 Теория режима вперед 40
*2.1.2 Двойное число интерпретаций режима прямого перерыва 44
2.1.3 Реализация программы фронтальных баллов 49
2.2 обратный режим 58
2.2.1 Теория обратного режима 58
*2.2.2 Возрождение режима обратного и переднего режима 60
2.2.3. Реализация программы режима обратного 67
Глава 3 jax 78
3.1 Массив Создание 79
3.1.1 природа массива 79
3.1.2 Функция создания массива 81
3.1.3 Создание случайного массива 84
3.2 Модификация массива 86
3.2.1 Реконструкция многомерного массива 86
3.2.2 Расширение многодиментов 89
3.2.3 Индекс мультидиментации 92
3.2.4 Обработка поведения перекрестного баланса 95
3.2.5 Различные места обновления 95
3.3 Операция массива 97
3.3.1 Семантическая трансляция 97
3.3.2 Операция массива 98
3.3.3 Линейная алгебра 100
3.3.4 Научный расчет 102
3.3.5 Запрос Эйнштейна и согласился 102
3.4 Метод Монте -Карло оценивается в 105
ГЛАВА 4 JAX'S FUNTORY COMPUTING 109
4.1 Столичная грамматика 109
4.1.1 Градиент в JAX как 110
4.1.2 Jacoba Matrix в JAX 116
4.1.3 Матрица Heising 118 в JAX 118
4.1.4 Индивидуальные арифметические и скрытые функции, ищущие руководство 120
4.2 градиент капля 125
4.2.1 Из метода детства он, как говорят, перейдет в 126
4.2.2 Найдите небольшое значение 130
4.2.3 Обучение и ошибка 133
4.2.4 Нейронная сеть полного соединения 140
Глава 5 Парадигма программирования JAX и мгновенная компиляция 150
5.1 Функциональное программирование 151
5.1.1 Значение функционального программирования 151
5.1.2 Мгновенная компиляция 158 в JAX
5.1.3 Заявление условия в JAX 162
5.1.4 Оператор управления процессом в JAX 166
5.1.5 Статическая переменная 170
*5.2 λ рассчитывается 172
5.2.1 Основные настройки расчетов 172
5.2.2. Логическое число 176 в расчете λ
5.2.3 Природа в расчетах 177
5.2.4 Рекурсивный в расчетах 181
Глава 6 Параллельный расчет Джакса 186
6.1 Функция VMAP 187
6.2 Используйте VMAP, чтобы тренироваться на параллели на GPU 194
6.3 Функция PMAP 197
6.4 Используйте PMAP для обновления автоматической машины Cell 200
Глава 7 Алгоритм оптимизации 208
7.1 Сводка алгоритма 209
7.1.1 Математическая экспрессия алгоритма падения 209
7.1.2 Выбор шагов 213
7.1.3 Выбор условий 218
7.1.4 Выбор направления упадка 219
*7.1.5 вместе алгоритм градиента 223
7.2 Алгоритм оптимизации первого заказа 233
7.2.1 Метод импульса 233
7.2.2 Адаптивный алгоритм 242
7.2.3 Adam 246
Глава 8 Круг нейронная сеть 250
*8.1 Биологическая основа нейронной сети 250
8.1.1 Электрохимия нейронов 251
8.1.2 Моделирование выхода нейронов 254
8.1.3 Моделирование сети состава нейронов 256
8.2 Круглая нейронная сеть 263
8.2.1 Простая нейронная сеть.
8.2.2 Градиент циркулирующей нейронной сети передается 272
8.2.3 Простая реализация процедуры циклической нейронной сети 277
8.2.4.
8.2.5 Случай: Прогноз акций 292
Глава 9 Случай: быстро активное рефлексивное регулирование лица 298
9.1 Введение. 298
9.2 Предварительная обработка данных 301
9.3 Реконструкция вопроса о проблемах оптимизации и модельной подготовки 306
9.4 Обсуждение результатов программы 314
Глава 10 Автоматическое образование 316 в квантовом расчете
*10.1 Математическая основа для квантовых вычислений 317
10.1.1 Факультура и квантовое состояние 317
10.1.2 Индекс факультета 323
10.1.3 противоположность вычислительному символу 326
*10.2 Физическая основа квантового расчета 329
10.2.1 Бодхик два пикселя 329
10.2.2 Уравнения Xue Dingzhang 331
10.2.3 Пространство импульса 338
*10.3 Automatic Micro -Differential 341 на основе квантовой системы
10.3.1 Quantum Bit 342
10.3.2 Оптимизация параметров 347
Приложение A Python Введение 354
Приложение B Топология сортировка 369
Приложение C Информация и энтропия 376
Анализ приложения D Алгоритм уменьшения 390
Приложение E Neuron Hodgkin Huxley Model 400
PostScript 410 
об авторе

Ченг Цихао, студент -бакалавриат в Школе физики в Пекинском университете, выиграл первый приз 36 -го конкурса по физике средней школы (дивизион Чжэцзян), стипендию «Неизвестного ученика», стипендия Шен Кеки и третий стипендия Пекинский университет.Направление исследования включает в себя несколько полей, таких как укрепление обучения, низкоразмерные сверхпроводящие эксперименты, квантовые вычисления и молекулярное моделирование.