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Ray Tune
Ray Tune
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新的神经符号回归框架结合了深度学习与稀疏建模
研究人员开发了一个新的神经符号回归（NSR）框架，该框架结合了神经网络和稀疏建模技术，以从数据中发现简洁的数学表达式。该方法首先使用神经网络在非线性特征空间中学习鲁棒的函数逼近，然后使用LASSO提取稀疏、可解释的方程。在Nguyen基准套件上的实验表明，NSR在均方根误差、噪声鲁棒性和泛化能力方面优于遗传编程和SINDy等传统方法。
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Weights & Biases 通过广泛的框架集成简化了 ML 实验跟踪
Weights & Biases (W&B) 提供了一个全面的机器学习实验跟踪平台，用于记录指标、配置和工件。该平台与 PyTorch、TensorFlow 和 Hugging Face 等流行的 ML 框架集成，并提供用于运行可视化和比较的 Web 仪表板。W&B 旨在简化从训练到部署的 ML 开发生命周期。