botorch:PyTorch中的贝叶斯优化-源码

上传者: 42168265 | 上传时间: 2021-09-05 17:56:22 | 文件大小: 5.65MB | 文件类型: ZIP
BoTorch是一个基于PyTorch的贝叶斯优化库。 BoTorch目前处于测试阶段,并且正在积极开发中! 为什么选择BoTorch? BoTorch 提供一个模块化且易于扩展的界面,以构成贝叶斯优化原语,包括概率模型,采集函数和优化器。 利用PyTorch的功能,包括自动区分,使用与设备无关的代码对高度并行化的现代硬件(例如GPU)的本地支持以及动态计算图。 通过,支持基于蒙特卡洛的采集功能,这使得实现新思路变得简单明了,而不必对基础模型施加限制性假设。 在PyTorch中实现与深度和/或卷积架构的无缝集成。 对的最新概率模型提供支持,包括对多任务高斯过程(GPs)深度内核学习,深度GP和近似推理的支持。 目标听众 动手使用BoTorch的主要对象是贝叶斯优化和AI领域的研究人员和资深从业人员。 我们建议将BoTorch用作实现新算法的低级API。 Axe被设计为最终用户

文件下载

资源详情

[{"title":"( 340 个子文件 5.65MB ) botorch:PyTorch中的贝叶斯优化-源码","children":[{"title":"MANIFEST.in <span style='color:#111;'> 16B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"pyproject.toml <span style='color:#111;'> 137B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"optimization.md <span style='color:#111;'> 4.80KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"design_philosophy.md <span style='color:#111;'> 5.39KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"posteriors.md <span style='color:#111;'> 1.39KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"......","children":null,"spread":false},{"title":"<span style='color:steelblue;'>文件过多,未全部展示</span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}]

评论信息

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,zhiweidada#qq.com,请把#换成@,本站将给予最大的支持与配合,做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明