TensorFlow

💨 Scaling hierarchical agglomerative clustering to trillion-edge graphs Кластеризация графов объединяет похожие элементы в группы, что помогает лучшему понять взаимосвязи в данных. В этой статье инженеры Google рассказывают о ключевых методах, которые позволили им построить мощнейший алгоритм, позволяющий группировать графы с триллионами ребер. https://research.google/blog/scaling-hierarchical-agglomerative-clustering-to-trillion-edge-graphs/ @data_analysis_ml

🌟SALSA: Стабильная адаптация линейного поиска Armijo. SALSA (Stable Armijo Line Search Adaptation) — метод, разработанный для оптимизации Learning Rate (LR) во время обучения. Основная концепция метода построена вокруг выполнения линейного поиска для определения наилучшего возможного LR для каждого шага обучения, что дает быструю сходимость и улучшенное обобщение. Чтобы уменьшить вычислительную нагрузку, Salsa предлагает пошаговый миниатюрный линейный поиск. В нем LR постепенно увеличивается с ...

SOTA lowbit LLM quantization INT8FP8INT4FP4NF4 sparsity leading model compression techniques on TensorFlow PyTorch and ONNX Runtime View on Github.com

https://blog.tensorflow.org/2024/04/faster-dynamically-quantized-inference-with-xnnpack.html @tensorflowblog

⚡️ AutoBNN: Probabilistic time series forecasting with compositional bayesian neural networks Autobahn сочетает интерпретируемость традиционных вероятностных подходов с масштабируемостью и гибкостью нейронных сетей для построения сложных моделей прогнозирования временных рядов с использованием сложных данных. Узнайте больше и попробуйте готовый код → https://blog.research.google/2024/03/autobnn-probabilistic-time-series.html @tensorflowblog

https://blog.tensorflow.org/2024/03/whats-new-in-tensorflow-216.html @tensorflowblog

https://blog.tensorflow.org/2024/02/graph-neural-networks-in-tensorflow.html @tensorflowblog

⚡️ EasyR1 – эффективный и масштабируемый фреймворк для обучения с подкреплением (RL) с поддержкой мультимодальных данных. Чем интересен EasyR1? EasyR1 сочетает в себе алгоритм GRPO, продемонстрированный в DeepSeek R1, и расширение системы veRL для поддержки vision-language моделей, таких как Qwen2.5-VL. Уже после 30 шагов обучения фреймворк показал прирост производительности на 5% в экспериментах на тестовом наборе Geometry3k. Это делает его привлекательным инструментом для исследователей и разр...

🔥 Курс Математика Машинного обучения: Что такое тензоры. 📌 Видео 📌Colab с кодом @tensorflowblog

🔎 Alibi Detect — библиотека, которая замечает подозрительные изменения в поведении входных данных или предсказаний у ML моделей. Проект довольно универсален — он работает с табличными данными, текстами, изображениями и временными рядами, поддерживая как TensorFlow, так и PyTorch. Особенно ценно, что система умеет ловить не только очевидные выбросы, но и едва заметные изменения в распределениях. 🤖 GitHub