Apl racionalizado
Pesquisa anterior de Petalisp
Diferenciação automática no aprendizado de máquina: uma pesquisa
Alguns dos algoritmos implementados no código -fonte são mencionados abaixo:
https://arxiv.org/pdf/1201.6035.pdf
https://github.com/melisgl/mgl-mat
https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/359460.359482
Marsaglia, G., & Tsang, W. W. (2000).O CL-WWAFFE2 fornece operações de matriz abstrata independentes rápidas, sistemáticas, fáceis de otimizar, personalizáveis e independentes do dispositivo e diferenciação automática baseada em fita no modo reverso no Lisp comum.https://marui.hatenablog.com/entry/2023/01/23/194507
https://arxiv.org/abs/1912.01703
Trabalhos anteriores do JIT Compiler for Deep Learning:
https://arxiv.org/pdf/2002.03794.pdf
Veja também minha lista de leitura: #47 No momento da redação deste artigo, suas camadas de abstração estão quase atingindo os objetivos e trabalhando o suficiente, mas ainda há uma séria falta de funcionalidade de back -end e documentação.Além disso, também fornecemos recursos para a construção e treinamento de modelos de rede neural, acelerados por um compilador JIT.
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