2 مستودعات
Wraps linear or convolutional modules to implement weight normalization for faster convergence.
Distinct from Convolutional Weight Standardization: Focuses on normalizing the weights of the layer themselves rather than the standardized distribution of convolutional weights.
Explore 2 awesome GitHub repositories matching artificial intelligence & ml · Weight Normalization. Refine with filters or upvote what's useful.
Flashlight هي مكتبة تعلم آلي مستقلة بلغة C++ ومكتبة موترات تستخدم لبناء وتدريب الشبكات العصبية. تعمل كإطار عمل شامل للشبكات العصبية ومحرك للتمايز التلقائي، مما يوفر الأدوات لبناء رسوم بيانية للحساب وحساب التدرجات عبر الانتشار العكسي. يعمل المشروع كإطار عمل للتدريب الموزع، حيث يستخدم عمليات (All-reduce) لمزامنة التدرجات والمعلمات عبر عقد حساب وأجهزة متعددة. يتميز بالتكامل العميق لمعالجة الموترات عالية الأداء، وقابلية التشغيل البيني لذاكرة الجهاز الأصلية، ونظام لمزامنة الأوزان عبر العمال الموزعين لتسريع تدريب النماذج واسعة النطاق. يغطي إطار العمل مجموعة واسعة من قدرات التعلم العميق، بما في ذلك تكوين الطبقات المعيارية لتصميم بنيات معقدة مثل الكتل المتبقية (Residual blocks) والخلايا المتكررة. يوفر أدوات واسعة النطاق لإدارة البيانات للاستيعاب والجلب المسبق، إلى جانب أنظمة التسلسل لحفظ حالات النموذج. بالإضافة إلى ذلك، يتضمن مجموعة من أدوات المراقبة وقابلية المراقبة لتتبع مقاييس التدريب وقياس أخطاء التسلسل. تم تنفيذ المكتبة بلغة C++.
Provides weight normalization wrappers for linear and convolutional modules to accelerate model convergence.
This repository is an educational collection of implementations and research notes focused on deep learning architectures and optimization techniques. It provides modular code examples designed to demonstrate foundational and advanced concepts in machine learning, ranging from basic neural network structures to complex training strategies. The project distinguishes itself by offering practical implementations of specialized research methods, including capsule-based feature aggregation, gradient direction decoupling, and self-normalizing weight regularization. These materials allow for the stu
Implements weight normalization techniques to maintain statistical distributions and prevent vanishing gradients.