【文件属性】：
文件名称：RandomizedAutomaticDifferentiation：“随机自动分化”的实验代码
文件大小：140KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-02-12 10:07:42
Python
随机自动微分
论文： :
该存储库包含本文中使用的所有三种类型的实验的代码：
nn_experiments/README_ff.md描述的前馈网络实验
nn_experiments/README_rnn.md描述的循环网络实验
PDE实验已在diffusionsim_experiments/README_diffusionsim.md进行了描述
对于神经网络实验，使用随机autodiff的图层位于nn_experiments/layers.py 。
引文
要引用此作品，请使用
@misc{oktay2020randomized,
title={Randomized Automatic Differentiation},
author={Deniz Oktay and Nick McGreivy and Joshua Aduol and Alex Beatson a
【文件预览】：
RandomizedAutomaticDifferentiation-master
----nn_experiments()
--------rnn_train_and_eval.py(6KB)
--------plot_cifar.py(5KB)
--------rnn_models.py(6KB)
--------mnistffcommands.txt(4KB)
--------rnn_mnist_launch.py(7KB)
--------data.py(6KB)
--------rnn_plottingscripts_appendix.py(4KB)
--------plot_mnist.py(5KB)
--------utils.py(3KB)
--------README_ff.md(1KB)
--------README_rnn.md(4KB)
--------models.py(3KB)
--------mnist_launch.py(6KB)
--------cifarffcommands.txt(5KB)
--------cifar_launch.py(6KB)
--------layers.py(22KB)
--------train_and_eval.py(7KB)
--------rnn_plottingscripts.py(3KB)
----aux_data()
--------rad_figure.png(108KB)
----diffusionsim_experiments()
--------README_diffusionsim.md(754B)
--------diffusionsim_plotcurves.py(1KB)
--------diffusionsimsimple.py(7KB)
----requirements.txt(665B)
----README.md(1KB)