Flux (Framework für maschinelles Lernen)

Flux ist eine Open-Source - Softwarebibliothek und ein Ökosystem für maschinelles Lernen, geschrieben in Julia . ^{[ 1 ] [ 7 ]} Die aktuelle stabile Version ist v0.16.5 ^{[ 5 ]}  . Flux verwendet eine Layer-Stacking-basierte Schnittstelle für einfachere Modelle und setzt auf starke Interoperabilität mit anderen Julia-Paketen anstelle eines monolithischen Designs. ^{[ 8 ]} Beispielsweise wird die GPU-Unterstützung transparent durch CuArrays.jl implementiert. ^{[ 9 ]} Dies steht im Gegensatz zu einigen anderen Frameworks für maschinelles Lernen, die in anderen Sprachen mit Julia-Bindings implementiert sind, wie etwa TensorFlow.jl (der inoffizielle Wrapper, der mittlerweile veraltet ist). Dadurch sind sie stärker durch die Funktionalität der zugrundeliegenden Implementierung eingeschränkt, die häufig in C oder C++ geschrieben ist. ^{[ 10 ]} Flux ist seit Dezember 2021 ein assoziiertes Projekt von NumFOCUS. ^{[ 11 ]}

Der Fokus von Flux auf Interoperabilität hat beispielsweise die Unterstützung neuronaler Differentialgleichungen ermöglicht , indem Flux.jl und DifferentialEquations.jl zu DiffEqFlux.jl zusammengeführt wurden. ^{[ 12 ] [ 13 ]}

Flux unterstützt rekurrente und konvolutionelle Netzwerke. Es ist außerdem zur differenzierbaren Programmierung fähig ^{[ 14 ] [ 15 ] [ 16 ]} durch sein Source-to-Source- Automatic-Differentiality- Paket Zygote.jl. ^{[ 17 ]}

Julia ist eine beliebte Sprache im Bereich des maschinellen Lernens ^{[ 18 ]} , und Flux.jl ist das angesehenste Repository für maschinelles Lernen ^{[ 18 ]} (Lux.jl ist ein weiteres, neueres Repository, das viel Code mit Flux.jl teilt). Eine Demonstration ^{[ 19 ],} die Julia-Code für die Ausführung auf Googles Tensor Processing Unit (TPU) kompilierte, erhielt Lob von Jeff Dean , dem Leiter von Google Brain AI ^{[ 20 ]} .

Flux wurde als Framework zum Aufbau neuronaler Netze verwendet, die mit homomorph verschlüsselten Daten arbeiten, ohne diese jemals zu entschlüsseln. ^{[ 21 ] [ 22 ]} Solche Anwendungen werden als zentral für den Datenschutz zukünftiger APIs mit Modellen des maschinellen Lernens angesehen. ^{[ 23 ]}

Flux.jl ist eine Zwischenrepräsentation für die Ausführung von High-Level-Programmen auf CUDA -Hardware. ^{[ 24 ] [ 25 ]} Es war der Vorgänger von CUDAnative.jl, das ebenfalls eine GPU-Programmiersprache ist . ^{[ 26 ]}

• Differenzierbare Programmierung
• Vergleich von Deep-Learning-Software
• Vergleich von Software für maschinelles Lernen