DiffEqFlux.jl
DiffEq(For)Lux.jl（又名 DiffEqFlux.jl）通过帮助用户将微分方程求解器嵌入神经网络，将微分方程世界与机器学习融合。该包利用DifferentialEquations.jl和Lux.jl作为其构建块，以支持科学机器学习领域的研究，特别是神经微分方程，将物理信息添加到传统机器学习中。
[!注意] 我们通过FromFluxAdaptor()保持与Flux.jl的向后兼容性
教程和文档
有关使用该包的信息，请参阅稳定版文档。使用开发中的文档获取包含未发布功能的文档版本。
问题领域
DiffEqFlux.jl 用于隐式层机器学习。DiffEqFlux.jl 提供的架构与 Flux.jl 和 Lux.jl 等机器学习库的接口相匹配，使得在更大的机器学习应用中轻松构建连续时间机器学习层成为可能。
存在以下层函数：
- 神经常微分方程（Neural ODEs）
- 基于配点法的神经常微分方程（无求解器的神经常微分方程，目前最快的方法！）
- 多重打靶神经常微分方程
- 神经随机微分方程（Neural SDEs）
- 神经微分代数方程（Neural DAEs）
- 神经延迟微分方程（Neural DDEs）
- 增广神经常微分方程
- 哈密顿神经网络（具有专门的二阶和辛积分器）
- 连续正规化流（CNF）和 FFJORD
这些方法具有高阶、自适应、隐式、GPU 加速、牛顿-克里洛夫等特性。有关示例，请参阅发布博客文章。其他演示，如神经偏微分方程和神经跳跃随机微分方程，可以在这篇博客文章中找到（还有很多其他内容！）。
不要局限于当前的神经化方法。使用这个包，您可以探索各种整合这两种方法的方式：
- 可以定义神经网络，其中"激活函数"是由微分方程描述的非线性函数
- 可以定义神经网络，其中某些层是常微分方程求解
- 可以定义 常微分方程，其中某些项是神经网络
- 常微分方程上的代价函数可以定义神经网络
v3 中的重大变更
- 移除了 Flux 依赖。如果传入非 Lux 的
AbstractExplicitLayer，我们会尝试使用FromFluxAdaptor()(model)自动将其转换为 Lux 模型。 DiffEqFlux不再重新导出Flux。相反，我们重新导出Lux。NeuralDAE现在允许可选的du0作为输入。TensorLayer现在是一个 Lux 神经网络。- 许多层构造的 API 已经发生变化。请参考更新后的文档了解更多详情。
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