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न्यूरल नेटवर्क को इन्फरेंस के दौरान ग्रेडिएंट डिसेंट के माध्यम से सीखने और अनुकूलित होने में सक्षम बनाता है।
Differentiable Plasticity रिपॉजिटरी Uber AI Labs द्वारा प्रस्तुत शोध का एक मजबूत कार्यान्वयन प्रदान करती है। इसका मुख्य नवाचार सिनैप्टिक प्लास्टिसिटी को एक सीखने योग्य प्रक्रिया के रूप में मानना है। प्रशिक्षण के बाद वेट्स को स्थिर करने के बजाय, नेटवर्क को डेटा के जवाब में अपने स्वयं के वेट्स को संशोधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो प्रभावी रूप से 'सीखना सीखने' (learning to learn) की प्रक्रिया है। यह फ्रेमवर्क 'प्लास्टिसिटी नियमों' को अनुकूलित करने के लिए ग्रेडिएंट डिसेंट का उपयोग करता है। यह दृष्टिकोण पारंपरिक डीप लर्निंग और जैविक न्यूरल सिस्टम के बीच की खाई को पाटता है। कोडबेस में विभिन्न कार्यों के कार्यान्वयन शामिल हैं, जो यह प्रदर्शित करते हैं कि कैसे ये प्लास्टिक नेटवर्क पारंपरिक स्थिर आर्किटेक्चर की तुलना में फ्यू-शॉट लर्निंग और बदलते वातावरण में बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं।
💡मुख्य बातें
- ├─सीखने योग्य सिनैप्टिक प्लास्टिसिटी नियम
- ├─ग्रेडिएंट-आधारित वेट अनुकूलन
- └─मेटा-लर्निंग आर्किटेक्चर का समर्थन
🎯के लिए
- ├─AI शोधकर्ता
- └─मेटा-लर्निंग विशेषज्ञ