文件名称:
随机：PyTorch的随机深度学习-源码
开发工具:
文件大小: 1mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-18
详细说明：pytorch的随机深度学习
Storchastic是一个用于深度学习中的随机梯度估计的PyTorch库[1]。 许多最先进的深度学习模型都使用梯度估计，尤其是在变分推理和强化学习领域。 虽然PyTorch自动计算确定性计算图的梯度，但它不会估计随机计算图上的梯度[2]。
借助Storchastic，您可以轻松定义任何随机深度学习模型，并让其为您估计梯度。 Storchastic提供了多种即插即用的梯度估计方法，以确定哪种方法最适合您的问题。 Storchastic可自动广播采样批次的尺寸，从而提高了代码的可读性，并允许轻松实现复杂的模型。
当处理连续随机变量和微分函数时，常用的重新参数化方法[3]通常非常有效。 但是，该方法不适用于处理离散随机变量或不可微函数。 这就是为什么Storchastic专注于离散随机变量，不可微函数和序列模型的梯度估计器。
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