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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 es una biblioteca de aprendizaje automático y de tensores independiente en C++ utilizada para construir y entrenar redes neuronales. Funciona como un framework integral de redes neuronales y motor de diferenciación automática, proporcionando las herramientas para construir grafos de computación y calcular gradientes mediante retropropagación. El proyecto sirve como framework de entrenamiento distribuido, utilizando operaciones all-reduce para sincronizar gradientes y parámetros a través de múltiples nodos de cómputo y dispositivos. Se distingue por una integración profunda de manipulación de tensores de alto rendimiento, interoperabilidad nativa de memoria de dispositivo y un sistema para sincronizar pesos a través de trabajadores distribuidos para acelerar el entrenamiento de modelos a gran escala. El framework cubre una amplia gama de capacidades de aprendizaje profundo, incluyendo composición modular de capas para diseñar arquitecturas complejas como bloques residuales y celdas recurrentes. Proporciona utilidades extensas de gestión de datos para ingesta y prefetching, junto con sistemas de serialización para persistir estados de modelos. Además, incluye una suite de herramientas de monitorización y observabilidad para rastrear métricas de entrenamiento y medir errores de secuencia. La biblioteca está implementada en 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.