torch-imle

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将离散优化算法融入深度学习的创新方法

torch-imle是一个PyTorch库,通过I-MLE梯度估计器将离散优化算法融入深度学习。它使用创新的采样和分布方法,实现了离散优化问题在深度学习中的应用,如最短路径学习。该库采用Perturb-and-MAP方法和新颖的噪声扰动来近似采样复杂分布,并提供替代经验分布。torch-imle通过梯度下降学习最优路径权重,为深度学习中的离散优化问题提供强大的解决方案。

I-MLE深度学习梯度估计组合优化PyTorchGithub开源项目