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Une bibliothèque pour l'apprentissage des opérateurs neuronaux
Created by
Haebom
Auteur
Jean Kossaifi, Nikola Kovachki, Zongyi Li, David Pitt, Miguel Liu-Schiaffini, Valentin Duruisseaux, Robert Joseph George, Boris Bonev, Kamyar Azizzadenesheli, Julius Berner, Anima Anandkumar
Contour
NeuralOperator est une bibliothèque Python open source pour l'apprentissage des opérateurs neuronaux gérant les correspondances entre espaces fonctionnels. Contrairement aux réseaux neuronaux traditionnels qui gèrent les correspondances dans les espaces euclidiens de dimension finie, NeuralOperator peut apprendre et inférer des fonctions d'entrée et de sortie données dans diverses discrétisations, et satisfait la propriété de convergence de discrétisation. Basée sur PyTorch, elle fournit tous les outils nécessaires à l'apprentissage et au déploiement de modèles d'opérateurs neuronaux, ainsi qu'au développement de nouveaux modèles. Elle propose une interface conviviale combinant des modèles de pointe et des fonctions définies par l'utilisateur.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Fournir des outils open source standardisés pour l'apprentissage des opérateurs neuronaux qui traitent des mappages entre les espaces de fonctions.
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Capable de gérer les fonctions d'entrée et de sortie dans diverses discrétisations
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Interface conviviale et grande évolutivité
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Combinaison de modèles de pointe et de fonctionnalités personnalisées
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Limitations:
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La bibliothèque est encore à ses débuts et peut nécessiter un développement supplémentaire en termes de fonctionnalités et de performances.
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Peut manquer d'optimisations pour certains types d'opérateurs
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Il existe une incertitude quant à la durabilité de l’entretien à long terme et du soutien communautaire.
