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Awesome GitHub RepositoriesDifferentiable Super-nets
Large neural networks containing all possible candidate operations to identify optimal connectivity via gradient descent.
Distinct from Differentiable Operations: None of the candidates cover the structural concept of a super-net for architecture search.
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- quark0/darts
quark0/darts
4,000Auf GitHub ansehenDarts ist ein Framework und eine Bibliothek für Differentiable Architecture Search, die darauf ausgelegt ist, die Entdeckung optimaler Strukturen für Convolutional und Recurrent Neural Networks zu automatisieren. Es dient als Forschungstool zum Finden leistungsstarker Zelltopologien mittels gradientenbasierter Optimierung. Das Framework verwendet ein differenzierbares Zell-Super-Net und Mechanismen zur Gewichtsteilung, um effektive Netzwerkkonnektivität zu identifizieren. Es nutzt Approximationen zweiter Ordnung, um die Performance diskreter architektonischer Kandidaten zu schätzen, und wandelt gelernte kontinuierliche Gewichte durch Genotyp-zu-Modell-Mapping in diskrete Graphstrukturen um. Die Bibliothek deckt Deep-Learning-Optimierung für Convolutional- und Recurrent-Layer ab, einschließlich Tools zum Training und zur Evaluierung entdeckter Genotypen gegen Standard-Benchmarks. Sie bietet zudem Dienstprogramme zum Laden vortrainierter Gewichte für die Inferenz und zur Erstellung grafischer Visualisierungen der neuronalen Zellkonnektivität.
Implements a differentiable cell super-net to identify effective network connectivity through parallel operation training.
Python
