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Awesome GitHub RepositoriesKernel Composition
Building complex covariance kernels by combining simpler kernels through mathematical operations.
Distinct from Kernel Composition Frameworks: Distinct from GPU kernel implementation by focusing on the statistical composition of covariance functions.
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- cornellius-gp/gpytorch
cornellius-gp/gpytorch
3,893GitHub पर देखेंGPyTorch स्केलेबल गॉसियन प्रोसेस मॉडल को लागू करने के लिए एक GPU-त्वरित संभाव्य फ्रेमवर्क और PyTorch लाइब्रेरी है। यह गॉसियन प्रोसेस मॉडलिंग और अनिश्चितता अनुमान के लिए एक सिस्टम प्रदान करता है, जिसे ग्राफिक्स हार्डवेयर पर कुशल मैट्रिक्स ऑपरेशन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह फ्रेमवर्क कस्टम कोवेरिएंस फ़ंक्शंस बनाने और जटिल डेटा निर्भरता को मॉडल करने के लिए एक मॉड्यूलर कर्नल सिस्टम पेश करता है। यह विशेष रूप से रिग्रेशन और वर्गीकरण के लिए हाइब्रिड मॉडल बनाने के लिए डीप न्यूरल नेटवर्क के साथ गॉसियन प्रोसेस को एकीकृत करता है। सिस्टम बड़े डेटासेट को संभालने के लिए प्रीकंडीशन्ड कॉन्जुगेट ग्रेडिएंट्स और टेंसर-आधारित ऑपरेशंस सहित संख्यात्मक रैखिक बीजगणित तकनीकों का उपयोग करता है। यह हाइपरपैरामीटर ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए ब्लैक-बॉक्स वेरिएशनल इन्फरेंस और स्वचालित विभेदन (automatic differentiation) का भी समर्थन करता है।
Allows the construction of complex covariance structures by combining simple kernels through addition and multiplication.
Python
