Neural Ordinary Differential Equations 文章得到 NeurIPS 2018 的最佳論文獎,在得獎之前,早就有許多人討論這篇文章。他結合了深度學習領域與傳統科學、工程等等領域的數值方法,並將傳統離散的神經網路層貫通成為一個連續的"層",如此一來就能在任意的層當中引入資料。使用傳統計算微分方程的數值方法(ODE solver)作為 Backpropagation 的代替,讓所需要的參數量大幅下降,並且運算所需的記憶體空間為 O(1),而且保有原有的模型性能。
這兩者不相干的領域的交錯,但這只不過是個開始......
本次將會介紹 Neural ODE 這篇論文,並且介紹在 Julia 語言上的套件 DiffEqFlux.jl。DiffEqFlux.jl 是由 DifferentialEquations.jl 的作者 Chris Rackauckas 以及 Flux.jl 的作者 Mike Innes 的聯手合作開發,融合了深度學習套件的零件,以及數值方法的引擎,未來會從這樣的結合中找到一些可能性。
講者:
Neural ODE & DiffEqFlux - 杜岳華
活動地點
微程式 夢森林
407台中市西屯區市政路402號7樓 (警局第六分局旁的凱基銀行樓上)
本次的場地是由夢森林提供,感謝夢森林提供這麽好的場地,以及深耕中部的產業生態圈、積極擁抱社群的理念。
**由於夢森林所在大樓有門禁管制的關係,在活動開始前10分鐘至開始後10分鐘內會安排志工在一樓警衛櫃檯旁協助入場。來不及趕到的朋友需要利用櫃檯左側的發卡機聯絡7樓夢森林的櫃檯,請櫃檯代發卡片。因此希望參加的朋友都能準時參與,謝謝。
特別說明
- 當天教室場地禁止飲食,請自備白開水。需要吃喝可以在休息區
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