文件名称：cplxmodule:pytorch的复值神经网络和实层和复杂层的变差辍学
文件大小：90KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-22 21:12:27
pytorch dropout complex-networks variational-bayes sparsification
Cplx模块 torch.nn的轻量级扩展，添加了层和激活，这些层和激活尊重复数域上的代数运算。 复值批处理规范化和权重初始化层的核心实现基于Chiheb Trabelsi等人的ICLR 2018分析器。 在Deep Complex Networks [1]上，并从其借鉴（ nn.init ， nn.modules.batchnorm ）。 实值变差辍学和自动相关性确定是基于Diederik Kingma等人深入研究的原始实现。 （2015） [2] ，Dmitry Molchanov等。 （2017） [3]和Valery Kharitonov等。 （2018） [4] 。 复值贝叶斯稀疏层基于[5] 。 安装 您可以使用pip安装此软件包： pip install cplxmodule 或从git repo获取最新版本： pip install --upgrade git+ht
【文件预览】：
cplxmodule-master
----setup.py(1KB)
----.gitignore(2KB)
----PLAN.md(8KB)
----LICENSE(1KB)
----CHANGELOG.md(3KB)
----cplxmodule()
--------__init__.py(104B)
--------cplx.py(28KB)
--------utils()
--------nn()
----README.md(2KB)
----tests()
--------test_cplxparameter.py(5KB)
--------draw_welch.py(1KB)
--------test_mnist.py(7KB)
--------test_masked.py(6KB)
--------test_utils.py(2KB)
--------test_spectrum.py(3KB)
--------test_batchnorm.py(6KB)
--------test_modules.py(6KB)
--------test_onnx.py(12KB)
--------test_relevance.py(11KB)
--------test_cplx.py(22KB)
--------test_init.py(2KB)