📌 dilax: Differentiable Binned Likelihoods in JAX - Peter Fackeldey - скачать с ютуб видео и смотреть без блокировок в хорошем качестве

Скачать бесплатно и смотреть ютуб-видео без блокировок dilax: Differentiable Binned Likelihoods in JAX - Peter Fackeldey в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете посмотреть бесплатно dilax: Differentiable Binned Likelihoods in JAX - Peter Fackeldey или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

Загрузить музыку / рингтон dilax: Differentiable Binned Likelihoods in JAX - Peter Fackeldey в формате MP3:

Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса savevideohd.ru

dilax: Differentiable Binned Likelihoods in JAX - Peter Fackeldey

dilax is a software package for statistical inference with binned likelihoods. It focusses on three key concepts: performance, differentiability, and object-oriented statistical model building. Thus, dilax is build upon the shoulders of a deep learning giant: JAX - a popular autodifferentiation Python framework. By making every component in dilax a PyTree, each component can be jit-compiled (jax.jit), vectorized (jax.vmap) and differentiated (jax.grad). This does not only fulfil all key concepts, but also enables novel computational concepts, such as running thousands of fits simultaneously on a GPU. We present the key concepts of dilax, show its features, and discuss performance benchmarks with toy datasets. Speaker: Peter Fackeldey Indico agenda: https://indico.cern.ch/event/1294577/...

Comments