来源 | redditgit
做者 | Saksham Goyalgithub
编辑 | 代码医生团队算法
图形变压器网络（GTN）是带有加权有限状态传感器（WFST）的开源框架，加权有限状态传感器（WFST）是一种功能强大且表现力强的图形。就像PyTorch同样，GTN为WFST提供了一个框架。GTN用于有效地训练基于图的机器学习模型，并在手写识别，语音识别和天然语言处理等应用程序中组合不一样的信息源。微信
经过训练不一样类型的模型，GTN库提供了更好的结果。更加结构化的图形使研究人员能够将有关任务的先验知识编码为学习算法。GTN将使咱们可以将单词的发音编码为图形，并将该图形合并到学习算法中。网络
可是图形也曾经被使用过。那么，有什么新消息？训练时先前使用的单个图是隐式的，而且图结构必须在软件中进行硬编码。可是有了这个新的框架，研究人员能够在训练时动态地使用WFST。所以，整个系统能够更有效地从数据中学习和改进。数据结构
因为缺少易于使用的框架，使用基于功能图的数据结构构建ML模型具备挑战性。经过将图形或数据与图形操做分开，用户如今将拥有更大的自由度来尝试结构化学习算法的更大设计空间。app
具备GTN的图形结构更适合于暗示性地（但不是过于规范性）编码有用的（先前）知识。整个系统能够从数据中学习和改进。WFST的结构与数据学习相结合，可使ML模型长期保持模块化，更准确和轻便。框架
GTN使构造WFST，可视化和执行操做变得容易。只需调用gtn.backward，就能够为参与计算的任何图形计算梯度。发布团队但愿鼓励该领域的研究人员帮助咱们探索这个新的设计空间，以便更好地学习算法。机器学习
GitHub：模块化
https://github.com/facebookresearch/gtn
论文：
https://arxiv.org/pdf/2010.01003.pdf
资料来源：
https://ai.facebook.com/blog/a-new-open-source-framework-for-automatic-differentiation-with-graphs
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