spago

إذا كنت تحب المشروع ، فيرجى ★ نجمة هذا المستودع لإظهار دعمك! ؟

15 يناير 2024 - بينما أفكر في رحلة سباجو ، أشعر بالامتنان للتجربة المثيرة التي قدمتها لي. كان إتقان الذهاب وإعادة النظر في أساسيات التعلم العميق من خلال سباجو مجزية للغاية. جعلت الميزات الفريدة لـ Spago ، وخاصة الرسم البياني للحساب غير المتزامن والتركيز على الترميز النظيف ، مشروعًا غير عادي للعمل عليه. كان هدفنا هو إنشاء إطار عمل ML في GO ، مع التخلص من الاعتماد على Python في الإنتاج من خلال تمكين إنشاء المناوب التنفيذية المستقلة. نجح هذا النهج في Spago في تشغيل العديد من مشاريعي في بيئات الإنتاج الصعبة.

ومع ذلك ، فإن المسعى لرفع SPAGO إلى مستوى يمكن أن يتنافس فيه بفعالية في "مساحة الذكاء الاصطناعى" المتطورة ، والذي يتضمن الآن على نطاق واسع حساب على وحدات معالجة الرسومات ، التزامًا كبيرًا. في الوقت نفسه ، أصبحت الرؤية التي تطمحها Spago لتحقيقها الآن أكثر إثارة للإعجاب من قبل مشروع الشمعة في Rust. مع قدرتي المحدودة على تكريس الاهتمام اللازم لسباجو ، وفي غياب فريق صيانة دعم ، اتخذت قرارًا عمليًا بالتوقف عن المشروع في الوقت الحالي.

أنا ممتن للغاية للرحلة التي أخذني فيها Spago على المجتمع الذي دعمه. بينما نواصل استكشاف مجال التعلم الآلي المتطور باستمرار ، أتطلع إلى التطورات المثيرة التي تنتظرنا.

تحياتي حارة،

ماتيو غريلا

---

Spago هي مكتبة للتعلم الآلي مكتوبة في Pure GO مصممة لدعم البنية العصبية ذات الصلة في معالجة اللغة الطبيعية .

إن Spago مكتفية ذاتيًا ، حيث يستخدم الرسم البياني الحسابي خفيف الوزن الخاص به للتدريب والاستدلال ، من السهل فهمه من البداية إلى النهاية.

يوفر:

• التمايز التلقائي عبر التنفيذ الديناميكي
• طبقات التغذية إلى الأمام (الخطية ، الطريق السريع ، الالتفاف ...)
• طبقات متكررة (LSTM ، GRU ، BILSTM ...)
• طبقات الانتباه (الاهتمام الذاتي ، الاهتمام متعدد الرأس ...)
• مُحسّنات النسب التدرج (آدم ، رادام ، RMS-Prop ، Adagrad ، SGD)
• نماذج عصبية متوافقة مع GOB للتسلسل

إذا كنت مهتمًا بالوظائف المتعلقة بـ NLP ، فتأكد من استكشاف حزمة Cybertron!

الاستخدام

متطلبات:

• اذهب 1.21

استنساخ هذا الريبو أو الحصول على المكتبة:

 go get -u github.com/nlpodyssey/spago

ابدء

مكان جيد للبدء هو النظر في تنفيذ النماذج العصبية المدمجة ، مثل LSTM.

مثال 1

فيما يلي مثال على كيفية حساب مجموع متغيرين:

 package main

import (
	"fmt"
	"log"

	"github.com/nlpodyssey/spago/ag"
	"github.com/nlpodyssey/spago/mat"
)

func main () {
	// define the type of the elements in the tensors
	type T = float32

	// create a new node of type variable with a scalar
	a := mat . Scalar ( T ( 2.0 ), mat . WithGrad ( true )) // create another node of type variable with a scalar
	b := mat . Scalar ( T ( 5.0 ), mat . WithGrad ( true )) // create an addition operator (the calculation is actually performed here)
	c := ag . Add ( a , b )

	// print the result
	fmt . Printf ( "c = %v (float%d) n " , c . Value (), c . Value (). Item (). BitSize ())

	c . AccGrad ( mat . Scalar ( T ( 0.5 )))

	if err := ag . Backward ( c ); err != nil {
		log . Fatalf ( "error during Backward(): %v" , err )
	}

	fmt . Printf ( "ga = %v n " , a . Grad ())
	fmt . Printf ( "gb = %v n " , b . Grad ())
}

الإخراج:

 c = [7] (float32)
ga = [0.5]
gb = [0.5]

مثال 2

فيما يلي تطبيق بسيط لصيغة Perceptron:

 package main

import (
	"fmt"
	
	. "github.com/nlpodyssey/spago/ag"
	"github.com/nlpodyssey/spago/mat"
)

func main () {
	x := mat . Scalar ( - 0.8 )
	w := mat . Scalar ( 0.4 )
	b := mat . Scalar ( - 0.2 )

	y := Sigmoid ( Add ( Mul ( w , x ), b ))

	fmt . Printf ( "y = %0.3f n " , y . Value (). Item ())
}

المساهمة

إذا كنت تعتقد أن شيئًا ما مفقودًا أو يمكن تحسينه ، فيرجى فتح المشكلات وسحب الطلبات.

لبدء المساهمة ، تحقق من المبادئ التوجيهية المساهمة.

اتصال

نحن نشجعك بشدة على إنشاء مشكلة لأنها ستساهم في نمو المجتمع. ومع ذلك ، إذا كنت تفضل التواصل معنا على انفراد ، فلا تتردد في إرسال بريد إلكتروني إلى Matteo Grella مع أي أسئلة أو تعليقات قد تكون لديك.