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0.0
Intermediate
2h 30m

JAX与深度学习简介

JAX 是一个专为高性能机器学习研究设计的 Python 库。它是一个功能强大的数值计算库，类似于 NumPy，但在关键方面进行了重要改进。 在本课程中，您将全面学习 JAX 及其生态系统中的各类库（包括 Haiku、Jraph、Chex、Flax 和 Optax）。课程面向广泛的受众，涵盖线性代数、随机变量理论、伪随机数生成以及优化算法等多个主题。 通过本课程的学习，您将掌握一套新技能，使深度学习编程更加直观、结构化和简洁。

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JAX与深度学习简介
JAX 是一个专为高性能机器学习研究设计的 Python 库。它是一个功能强大的数值计算库，类似于 NumPy，但在关键方面进行了重要改进。 在本课程中，您将全面学习 JAX 及其生态系统中的各类库（包括 Haiku、Jraph、Chex、Flax 和 Optax）。课程面向广泛的受众，涵盖线性代...

WHAT YOU'LL LEARN

学习 JAX 的基础知识

TAKEAWAY SKILLS

Random Variables
Neural Networks
Functional Programming
Deep learning basics

Content

6 Lessons • 0 Quizzes • 0 Challenges

简介
  1. 1

    课程介绍

  2. 2

    JAX 概述

JAX 编程模型
  1. 1

    纯函数

  2. 2

    JAX 与 NumPy

  3. 3

    即时（JIT）编译

  4. 4

    JAX表达式（Jaxpr）

  5. 5

    异步派发

  6. 6

    自动微分

  7. 7

    Pytrees

  8. 8

    测验：JAX 基础知识

  9. 9

    挑战：JAX 基础知识

附录
  1. 1

    安装

  2. 2

    优秀的 JAX 库

  3. 3

    基于 JAX 的优秀模型

  4. 4

    向量微积分 - II

  5. 5

    常见的追踪器错误

  6. 6

    术语表

线性代数
  1. 1

    向量

  2. 2

    矩阵

  3. 3

    矩阵进阶

  4. 4

    测验 - 向量与矩阵

  5. 5

    挑战：向量与矩阵

  6. 6

    自动向量化

  7. 7

    自动并行化

  8. 8

    多元微积分

  9. 9

    测验：多变量微积分，自动向量化/并行化

  10. 10

    挑战二：线性回归

  11. 11

    卷积

  12. 12

    二维卷积

  13. 13

    转置卷积

  14. 14

    测验：卷积

  15. 15

    挑战：卷积

随机变量与分布
  1. 1

    伪随机数生成

  2. 2

    连续概率分布

  3. 3

    离散分布

  4. 4

    测验：伪随机数生成器与概率分布

  5. 5

    挑战：伪随机数生成器与概率分布

  6. 6

    散度度量

  7. 7

    最优传输与OTT简介

JAX 生态系统
  1. 1

    JAX 生态系统简介

  2. 2

    Flax与Linen简介

  3. 3

    Flax：线性模块

  4. 4

    Flax：卷积模型与序列模型概述

  5. 5

    测验：Flax

  6. 6

    挑战：Flax

  7. 7

    Haiku

  8. 8

    Optax 与优化器简介

  9. 9

    Optax：高级特性

  10. 10

    挑战：Optax

  11. 11

    Jraph

  12. 12

    Chex

  13. 13

    测验：JAX 生态系统

  14. 14

    结论

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Course Author:Anonymous User

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