Нейронные сети

В разделе «Нейронные сети» представлены пакеты для создания, обучения и оптимизации моделей глубокого обучения в Julia. В пакет включены основные функции для построения нейронных сетей, такие как градиентные вычисления, настройка слоев, рекуррентные модели, а также поддержка вычислений на GPU. Инструменты, описанные в разделе предлагают гибкие возможности для настройки моделей, начиная от инициализации весов и выбора функций активации до применения различных функций потерь и правил оптимизации.

В разделе также представлены инструменты для интеграции с Python, что позволяет использовать библиотеки Python и импортировать модели из других фреймворков. Также описывается возможность работы с моделями в формате ONNX, упрощая обмен моделями между различными средами машинного обучения. Основной пакет для машинного обучения в Engee поддерживает создание моделей, таких как многослойные перцептроны, сверточные нейронные сети и генеративные состязательные сети (GAN). Раздел включает автоматическое дифференцирование с использованием и инструменты для обработки данных и обратных вызовов.