LuxDL/Lux.jl

Higher level recurrent layers

Aberta

#972 aberto em 7 de out. de 2024

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 (2 comentários) (0 reação) (0 responsável)Julia (84 forks)batch import
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Description

Hi! While it is relatively straightforward to implement higher level constructions like LSTM and GRU it's also nice to have a layer provided by the library like PyTorch does, having details like bidirectionality and dropout taken care of. Are there any plans to include this in Lux as well?

Thanks!

Guia do colaborador

Direção de pesquisa
Revise o código fonte das camadas recorrentes existentes do Lux e compare com a implementação RNN do PyTorch. Identifique lacunas e proponha um plano para adicionar camadas LSTM e GRU com suporte para bidirecionalidade e dropout.
Pilha de tecnologia
julia
Domain
machine learning
Tipo Issue
Funcionalidade
DifficultyDificuldade de implementação estimada para um novo contribuidor, de 1 para alterações muito pequenas a 5 para trabalho de nível especializado.
4
Tempo estimadoUm intervalo de tempo aproximado para um colaborador experiente investigar, implementar, testar e preparar um pull request.
3-5 dias
Status da atividadeQuão disponível o issue aparece agora: novo, ativo, obsoleto, bloqueado ou aguardando entrada do mantenedor.
Ativo
ClarityCom que clareza o issue explica a mudança esperada, os critérios de aceitação e a próxima etapa.
Claro
Prerequisites
Juliadeep learning basics
Simpatia para novatosUma pontuação de 1 a 100 que estima o quão acessível este issue é para colaboradores iniciantes.
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