fbpx
  • SaLinA: библиотека FAIR для разработки моделей последовательного приятия решения

    FAIR представила SaLinA — фреймворк для разработки моделей последовательного принятия решений. Возможные приложения включают обучение с подкреплением, компьютерное зрения и обработку естественного языка.

    Идея SaLinA заключается в том, чтобы сделать реализацию последовательных процессов принятия решений (включая методы обучения с подкреплением) такой же простой, как реализация архитектур нейронных сетей. Для этого с помощью SaLinA предлагается представлять любую задачу последовательного принятия решений в виде цепочки простых агентов, которые последовательно обрабатывают информацию.

    Salina является расширением PyTorch (тем не менее, ее принципы могут быть распространены на другие библиотеки глубокого обучения, такие как JAX) и состоит всего из нескольких сотен строк.

    Основные преимущества SaLina:

    • SaLina проста в понимании и использовании;
    • SaLinA позволяет создавать сложные агенты путем комбинирования более простых агентов с предопределенными контейнерами;
    • Salina предоставляет оболочку NRemoteAgent, которая может выполнить любой агент в нескольких процессах, ускоряя вычисления конкретных агентов. Используемая в дополнение к алгоритму, работающему на CPU или графических процессорах компьютера с данной библиотекой, она упрощает процесс масштабирования.
    Подписаться
    Уведомить о
    guest
    0 Comments
    Межтекстовые Отзывы
    Посмотреть все комментарии