Awesome GitHub RepositoriesDifferentiable Event Simulation

torchdiffeq es una librería de PyTorch para resolver EDO (ecuaciones diferenciales ordinarias), diseñada para resolver problemas de valor inicial y construir frameworks de redes neuronales ODE. Proporciona un integrador de EDO diferenciable que permite a los modelos de deep learning simular profundidad continua integrando funciones dinámicas a lo largo del tiempo. La librería cuenta con un calculador de gradientes mediante el método adjunto para una retropropagación eficiente en memoria. Al resolver un sistema adjunto aumentado hacia atrás en el tiempo, calcula los gradientes de los parámetros sin necesidad de almacenar cada estado intermedio del solver. El proyecto cubre la integración numérica con solvers de paso fijo y adaptativo, incorporando control de errores e interpolación polinómica de estados. También admite la gestión de eventos diferenciables para terminar los solvers cuando funciones escalares específicas se activan, propagando gradientes a través del tiempo del evento. El framework se utiliza en aplicaciones como flujos normalizadores continuos y la transformación de distribuciones de probabilidad mediante EDO aprendidas en tiempo continuo.