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libspn-keras:利用TensorFlow 2.x和Keras使用Sum-product网络进行学习和推理的库
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2021-03-12
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LibSPN凯拉斯 LibSPN Keras是用于构建和训练Sum-Product Networks的库。 通过将Keras框架与TensorFlow后端结合使用,它既提供了易用性,又提供了可扩展性。 以前可用的libspn专注于可伸缩性,而libspn-keras提供可伸缩性和直接的Keras兼容接口。 内容 文献资料 该库的文档托管在。 什么是SPN? Sum-Product Networks(SPN)是具有可靠理论基础的概率深度架构,它在多个领域中都表现出了最先进的性能。 但是,令人惊讶的是,没有成熟的通用SPN实现可作为以SPN为中心的机器学习研究人员社区的平台。 LibSPN Keras是一个新的通用Python库,旨在成为这样一个平台。 该库旨在使将各种SPN架构应用于大规模数据集和问题变得简单明了。 通过与TensorFlow和Keras紧密结合,该库实现了可伸缩性和效率,
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libspn-keras-master.zip (99个子文件)
libspn-keras-master
poetry.lock 147KB
.gitignore 3KB
pyproject.toml 2KB
.pre-commit-config.yaml 470B
LICENSE 2KB
.github
release-drafter.yml 2KB
workflows
test-pypi.yml 682B
release.yml 473B
tests.yml 473B
release-drafter.yml 282B
noxfile.py 3KB
examples
notebooks
DGC-SPN Image Completion.ipynb 19KB
olivetti.raw 25MB
DGC-SPN Image Classification.ipynb 18KB
Benchmark With Einsum Networks.ipynb 12KB
Randomly Structured SPNs Image Classification.ipynb 6KB
Understanding Region SPNs.ipynb 63KB
README.md 8KB
tests
test_conv_spn.py 3KB
__init__.py 0B
test_dynamic_spn.py 2KB
test_continuous_spn.py 2KB
utils.py 7KB
test_discrete_spn.py 2KB
logo.png 47KB
.readthedocs.yaml 171B
.flake8 361B
docs
requirements.txt 302B
index.md 12B
conf.py 3KB
reference
metrics.rst 67B
sumops.rst 1KB
models.rst 519B
initializers.rst 1KB
optimizers.rst 184B
region_graph.rst 489B
losses.rst 396B
constraints.rst 586B
visualization.rst 169B
layers.rst 3KB
logo.png 47KB
reference.md 339B
libspn_keras
logspace.py 721B
__init__.py 2KB
layers
reduce_product.py 3KB
log_dropout.py 3KB
dense_product.py 5KB
temporal_dense_product.py 3KB
permute_and_pad_scopes_random.py 4KB
permute_and_pad_scopes.py 2KB
__init__.py 2KB
normalize_standard_score.py 5KB
undecompose.py 3KB
spatial_to_regions.py 3KB
location_scale_leaf.py 12KB
flat_to_regions.py 2KB
local2d_sum.py 2KB
root_sum.py 6KB
conv2d_product.py 14KB
indicator_leaf.py 2KB
base_leaf.py 3KB
dense_sum.py 7KB
conv2d_sum.py 3KB
constraints
__init__.py 308B
greater_equal_epsilon.py 817B
log_normalized.py 816B
clip.py 918B
greater_equal_epsilon_normalized.py 1KB
models
dynamic_spn.py 6KB
__init__.py 248B
spn.py 3KB
sequential_spn.py 11KB
optimizers
__init__.py 152B
online_expectation_maximization.py 541B
losses
__init__.py 203B
negative_log_likelihood.py 753B
negative_log_joint.py 769B
visualize.py 8KB
config
__init__.py 134B
accumulator_initializer.py 904B
logspace_accumulator_constraint.py 896B
linear_accumulator_constraint.py 943B
sum_op.py 634B
math
logmatmul.py 947B
__init__.py 0B
soft_em_grads.py 6KB
logutils.py 411B
logconv.py 1KB
region.py 11KB
initializers
__init__.py 468B
kmeans.py 13KB
dirichlet.py 2KB
poon_domingos.py 3KB
equidistant.py 2KB
epsilon_inverse_fan_in.py 1KB
sum_ops.py 30KB
metrics
log_likelihood.py 1KB
__init__.py 91B
mypy.ini 142B
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