Глубокое обучение в JAX

Библиотека JAX от Google предоставляет пользователям моделей глубокого обучения средства точной настройки и управления процессами низкого уровня, такими как вычисление градиента, быстрое и эффективное обучение модели и вывод результатов на больших наборах данных. Книга обучает созданию эффективных нейронных сетей с применением JAX. Вы узнаете, как специальные инструменты JAX помогают справиться с проблемами нехватки производительности, характерными для глубокого обучения на больших данных. Примеры реалистичных проектов и листинги исходного кода с подробными комментариями показывают, как парадигма функционального программирования JAX улучшает сочетаемость различных программных компонентов и возможности распараллеливания.



Основные темы:



— использование JAX для числовых расчетов;



— создание дифференцируемых моделей с использованием примитивов JAX;



— выполнение распределенных и параллельных вычислений с помощью JAX;



— создание нейронных сетей с помощью библиотек высокого уровня, таких как Flax.



Издание предназначено программистов средней квалификации на языке Python, знакомых с принципами глубокого обучения.