Open zbt78 opened 7 months ago
现有的深度学习框架主要是基于对实数函数的优化设计的,在主流的深度学习应用场景中,网络的输入变量,中间变量,输出变量都是实数,与此相关的基础设施,比如数组,优化器等组件也都是适用于实数类型。
但随着深度学习应用的扩展,也出现对复数支持的需求,比如图像,语音等领域的傅里叶变换,量子物理领域,其理论体系都是基于复数建立的。虽然并非不能用实数表示复数运算,但稍显繁琐,深度学习框架有原生的复数支持,可以使建模更接近其理论。
从更广义的视角来看, 深度学习框架提供更好的复数支持,也是更好地支持复数神经网络研究的基础。
现邀请大家一起参与paddle的复数支持。
需要实现对应op的 前向以及反向复数计算逻辑(部分op没有反向),并在对应op单测中添加复数的单测
具体修改可参考pr:
请大家以 comment 的形式认领任务,如:
【报名】:1、3、12-13
多个任务之间需要使用中文顿号分隔,报名多个连续任务可用横线表示,如 2-5
排名不分先后 @zbt78 (3) @bapijun (2) @Aoraki-Dream (10)
【报名】:3-4
【报名】:33
【报名】:7、12
【报名】:46、47
【报名】:8
【报名】: 34
【报名】:25
【报名】:26
【报名】:13
【报名】:14
【报名】: 20
【报名】: 10
【报名】:8、10
✨ 任务背景
现有的深度学习框架主要是基于对实数函数的优化设计的,在主流的深度学习应用场景中,网络的输入变量,中间变量,输出变量都是实数,与此相关的基础设施,比如数组,优化器等组件也都是适用于实数类型。
但随着深度学习应用的扩展,也出现对复数支持的需求,比如图像,语音等领域的傅里叶变换,量子物理领域,其理论体系都是基于复数建立的。虽然并非不能用实数表示复数运算,但稍显繁琐,深度学习框架有原生的复数支持,可以使建模更接近其理论。
从更广义的视角来看, 深度学习框架提供更好的复数支持,也是更好地支持复数神经网络研究的基础。
现邀请大家一起参与paddle的复数支持。
主要修改点
需要实现对应op的 前向以及反向复数计算逻辑(部分op没有反向),并在对应op单测中添加复数的单测
具体修改可参考pr:
55380
注意:
任务列表
@YibinLiu666 #64603
@Aoraki-Dream
@Aoraki-Dream #68149 #68303
divide_coo_coo/divide_csr_csr(sparse)multiply_coo_coo/multiply_csr_csr(sparse)@Aoraki-Dream #67976
认领方式
请大家以 comment 的形式认领任务,如:
多个任务之间需要使用中文顿号分隔,报名多个连续任务可用横线表示,如 2-5
PR 提交格式
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