Глубокое обучение с JAX

«Читать обязательно! Акцент на функциональном программировании изменил мой подход к созданию моделей».
Стивен Оутс, научный работник в области исследования данных, Allianz Australia

Библиотека JAX от Google предоставляет пользователям моделей глубокого обучения средства точной настройки и управления процессами низкого уровня, такими как вычисление градиента, быстрое и эффективное обучение модели и вывод результатов на больших наборах данных. Книга обучает созданию эффективных нейронных сетей с применением JAX. Вы узнаете, как специальные инструменты JAX помогают справиться с проблемами нехватки производительности, характерными для глубокого обучения на больших данных. Примеры реалистичных проектов и листинги исходного кода с подробными комментариями показывают, как парадигма функционального программирования JAX улучшает сочетаемость различных программных компонентов и возможности распараллеливания.

Основные темы:

• использование JAX для числовых расчетов;
• создание дифференцируемых моделей с использованием примитивов JAX;
• выполнение распределенных и параллельных вычислений с помощью JAX;
• создание нейронных сетей с помощью библиотек высокого уровня, таких как Flax.

Издание предназначено программистов средней квалификации на языке Python, знакомых с принципами глубокого обучения.