Les cahiers du séminaire Jax peuvent être divisés en deux groupes : ceux qui illustrent les bases de la bibliothèque JAX et ceux qui montrent les résultats des modèles étudiés pendant le séminaire. Les modèles de cahiers sont répertoriés ci-dessous. Cliquez sur le bouton pour accéder aux cahiers et aux notes de cours.
Il s'agit d'un simple réseau neuronal convolutif à 13 couches qui classifie l'ensemble de données MNIST: mnist.ipynb
Ce cahier montre l'utilisation d'un modèle génératif - autoencodeur variationnel - pour générer de nouvelles images de chiffres manuscrits: vae_mnist.ipynb
Ce cahier montre l'utilisation d'un autre type de modèle génératif - modèle de diffusion de débruitage - pour générer de nouvelles images: diffusion.ipynb
L'optimisation de la politique proximale (PPO) est une méthode de gradient de politique qui est utilisée pour entraîner des agents. Le cahier entraîne un agent dans l'environnement classique du chariot-pôle: ppo.ipynb
Ce cahier montre l'utilisation de JAX pour résoudre le système de Lorenz d'équations différentielles. Le comportement chaotique des solutions est fidèlement capturé: lorenz.ipynb