stochastic-differential-equations
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Collection de notebooks sur la finance quantitative, avec du code Python interactif.
★ 7 432+13Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #2
Suite multi-langage pour des solveurs haute performance d'équations différentielles et de composants d'apprentissage automatique scientifique (SciML). Équations différentielles ordinaires (ODE), stochastiques (SDE), à retard (DDE), algébriques (DAE), et plus encore en Julia.
★ 3 152+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #3
Implémentation PyTorch pour la modélisation générative basée sur le score via des équations différentielles stochastiques (ICLR 2021, Oral)
★ 2 130+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #4
Un framework de modélisation acausale pour le machine learning scientifique (SciML) parallélisé automatiquement en Julia. Un système de calcul formel pour l'intégration symbolique appliquée au machine learning informé par la physique et aux transformations automatisées d'équations différentielles
★ 1 664+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #5
Architectures de couches implicites pré-construites avec rétropropagation en O(1), GPU et solveurs d'équations différentielles rigides et non rigides, illustrant le machine learning scientifique (SciML) et les méthodes de machine learning informées par la physique
★ 925+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #6
Restauration d'image avec des équations différentielles stochastiques à retour à la moyenne, ICML 2023. Solution gagnante du défi NTIRE 2023 de suppression d'ombres d'images.
★ 723+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #7
Résolution d'équations différentielles en Python en utilisant DifferentialEquations.jl et l'organisation SciML Scientific Machine Learning
★ 608+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
