2 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesWeight Normalization
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.
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Awesome Weight Normalization GitHub Repositories
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- flashlight/flashlight
flashlight/flashlight
5,443GitHub पर देखेंFlashlight एक स्टैंडअलोन C++ मशीन लर्निंग लाइब्रेरी और टेंसर लाइब्रेरी है जिसका उपयोग न्यूरल नेटवर्क बनाने और ट्रेन करने के लिए किया जाता है। यह एक व्यापक न्यूरल नेटवर्क फ्रेमवर्क और ऑटोमैटिक डिफरेंशिएशन इंजन के रूप में कार्य करता है, जो कम्प्यूटेशन ग्राफ बनाने और बैकप्रोपैगेशन के माध्यम से ग्रेडिएंट्स की गणना करने के लिए उपकरण प्रदान करता है। यह प्रोजेक्ट एक वितरित ट्रेनिंग फ्रेमवर्क के रूप में कार्य करता है, जो कई कंप्यूट नोड्स और डिवाइसेस पर ग्रेडिएंट्स और पैरामीटर्स को सिंक्रोनाइज़ करने के लिए ऑल-रिड्यूस ऑपरेशन्स का उपयोग करता है। यह उच्च-प्रदर्शन टेंसर मैनिपुलेशन, नेटिव डिवाइस मेमोरी इंटरऑपरेबिलिटी और बड़े पैमाने पर मॉडल ट्रेनिंग को गति देने के लिए वितरित वर्कर्स में वेट्स को सिंक्रोनाइज़ करने के सिस्टम के गहरे एकीकरण के माध्यम से खुद को अलग करता है। यह फ्रेमवर्क रेजिडुअल ब्लॉक्स और रिकरेंट सेल्स जैसे जटिल आर्किटेक्चर को डिज़ाइन करने के लिए मॉड्यूलर लेयर कंपोज़िशन सहित डीप लर्निंग क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करता है। यह मॉडल स्टेट्स को बनाए रखने के लिए सीरियलाइजेशन सिस्टम के साथ-साथ इनजेशन और प्रीफेचिंग के लिए व्यापक डेटा प्रबंधन यूटिलिटीज प्रदान करता है। इसके अतिरिक्त, इसमें ट्रेनिंग मेट्रिक्स को ट्रैक करने और सीक्वेंस एरर्स को मापने के लिए मॉनिटरिंग और ऑब्जर्वेबिलिटी टूल्स का एक सूट शामिल है। यह लाइब्रेरी C++ में इम्प्लीमेंट की गई है।
Provides weight normalization wrappers for linear and convolutional modules to accelerate model convergence.
C++ - kmkolasinski/deep-learning-notes
kmkolasinski/deep-learning-notes
1,348GitHub पर देखेंThis 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.
Jupyter Notebook
