Sett fart på dyp læring og andre tallintensive oppgaver med JAX, den imponerende høyytelses numeriske beregningsbiblioteket utviklet av Google. I boken "Deep Learning with JAX" vil du få opplæring i å: * Utføre numeriske beregninger med JAX * Bygge differensierbare modeller ved hjelp av JAX-primer * Kjøre distribuerte og parallelliserte beregninger med JAX * Benytte deg av høynivå nevrale nettverksbiblioteker som Flax og Haiku * Utnytte biblioteker og moduler fra JAX-økosystemet. JAX-biblioteket for numeriske beregninger adresserer de mest sentrale ytelsesutfordringene knyttet til dyp læring og vitenskapelige beregningsoppgaver. Ved å kombinere Googles Accelerated Linear Algebra-plattform (XLA) med en hyperoptimalisert versjon av NumPy, samt en rekke andre høyytelsesfunksjoner, gir JAX en betydelig ytelsesforbedring i lavnivå beregninger og transformasjoner. "Deep Learning with JAX" fungerer som en praktisk guide til bruk av JAX innen dyp læring og andre matematiske applikasjoner som krever høy kapasitet.
