文件名称：deq：[NeurIPS'19]深度均衡模型
文件大小：2.6MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-08 13:13:33
Python
深度均衡模型 消息 2020/12：对于那些想从玩具版本的DEQ开始（实现比此回购要简单得多）的人，关于“ Deep Implicit Layers”的NeurIPS 2020教程详细介绍了如何如何建立，训练和使用DEQ模型：。 2020/10：提供DEQ的版本，包括Broyden方法的JAX实现等。 2020/7：创建了一个分支pytorch-1.5来解决PyTorch v> = 1.5的DataParallel问题（有关详细信息，请参见和）。 具体而言，这不是与DEQ相关的问题，而是与DEQ所依赖的某些模块相关的问题（例如，自适应嵌入）。 在PyTorch 1.5中，无法再访问副本上的参数。 目前，您可以使用pytorch-1.5从头开始训练模型，但是在代码更改之后还没有预训练的模型。 要运行预先训练的模型，请仍然使用PyTorch 1.4和该master分支。 该存储库包含深度
【文件预览】：
deq-master
----.gitignore(142B)
----LICENSE(1KB)
----README.md(9KB)
----get_data.sh(1KB)
----DEQModel()
--------run_wt103_deq_transformer.sh(980B)
--------data_utils.py(10KB)
--------models()
--------utils()
--------train_transformer.py(22KB)
--------train_trellisnet.py(15KB)
--------modules()
--------run_wt103_deq_trellisnet.sh(741B)
----presentations()
--------DEQ_slides.pdf(2.04MB)
--------DEQ_poster.pdf(960KB)