Zum Hauptinhalt springen
buildradar
Sign in

SciML/DiffEqFlux.jl

@SciML

Vorgefertigte Architekturen impliziter Schichten mit O(1)-Backprop, GPUs und steifen sowie nicht-steifen DE-Solvern, die wissenschaftliches maschinelles Lernen (SciML) und physik-informierte Methoden des maschinellen Lernens demonstrieren

Sterne
925
Forks
162
Sprache
Julia
Lizenz
MIT
Letzter Push
vor 8 Stunden
Julianeural-networkspartial-differential-equationsdifferential-equationsscientific-machine-learningdelay-differential-equationsdifferentialequationsordinary-differential-equationsstochastic-differential-equationsneural-differential-equationsneural-odepinnneural-ddeneural-jump-diffusionsneural-pdeneural-sdeneural-sdesphysics-informed-learningscientific-aiscientific-mlstiff-ode

Noch keine verwandte Intel

Dieses Repo ist noch in keiner der vom Radar verfolgten Quellen aufgetaucht. Der Collector läuft nach Zeitplan — schau wieder vorbei, sobald er dieses Repo abdeckt.