文件名称:
Different-ml：Keras Tensorflow 2中的差异机器学习-源码
开发工具:
文件大小: 17mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-17
详细说明：使用autodiff和autoencoder进行差分深度学习
[在收到来自Savine的初步反馈和输入后，修订待定。]
笔记本提供了Brian Huge和Antoine Savine的差异机器学习方法的另一种技术实现（请参见工作论文和Risk ），并基于差异机器学习GitHub 提供的示例和实现为基础。 该笔记本可在Colab中执行，而无需进行其他设置。
笔记本的主要功能随Tensorflow 2中的Keras模型框架一起使用。笔记本为反向传播提供了两种替代实现：
在前馈模型（又称为双网）之上，作为附加网络实现了显式反向传播。 反向传播方案中一个步骤的方程式封装在自定义层中。
张量流中内置的反向自动微分的利用。 反向传播被实现为自定义Keras层中的内部（渐变）磁带。
的原始实现包括一个以Bachielier模型定价的股票篮子的例子。 生成模型可在笔记本中重用。 Huge /
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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