DotTorch.Core 9.2.4

DotTorch.Core — Модульное ядро для работы с тензорами и автодифференцированием

Содержание / Contents / Inhalt / 目录

• Русский
• English
• Deutsch
• 中文

Русский

DotTorch.Core — современное и высокопроизводительное ядро для работы с многомерными тензорами и автоматическим дифференцированием на платформе .NET. Пакет предназначен для разработчиков, работающих с машинным обучением и научными вычислениями, обеспечивая простой и гибкий API.

Основные возможности:

• Поддержка многомерных тензоров с произвольной формой.
• Расширенный broadcasting для операций и функций активации.
• Арифметические операции: сложение, умножение, матричное умножение, возведение в степень.
• Популярные функции активации: ReLU, Sigmoid, Tanh, SoftMax.
• Loss-функции: MSE, CrossEntropy.
• Автоматическое дифференцирование с вычислительным графом и обратным проходом.
• Операции суммирования, усреднения, максимума и минимума по осям.
• Эффективные методы изменения формы без копирования данных (reshape, view, slice).
• Полное покрытие тестами для стабильной и надежной работы.

DotTorch.Core позволяет создавать и обучать нейросети, реализовывать сложные вычисления и легко расширять функционал под конкретные задачи, используя преимущества .NET экосистемы.

English

DotTorch.Core is a modern, high-performance core library for multidimensional tensor operations and automatic differentiation on the .NET platform. This package is designed for developers involved in machine learning and scientific computing, providing a simple yet flexible API.

Key features:

• Support for multidimensional tensors with arbitrary shapes.
• Advanced broadcasting for operations and activation functions.
• Arithmetic operations: addition, multiplication, matrix multiplication, power.
• Popular activation functions: ReLU, Sigmoid, Tanh, SoftMax.
• Loss functions: MSE, CrossEntropy.
• Automatic differentiation with computation graph and backward pass support.
• Sum, mean, max, and min operations along specified axes.
• Efficient shape manipulation methods without data copying (reshape, view, slice).
• Comprehensive testing coverage ensuring stability and reliability.

DotTorch.Core enables building and training neural networks, implementing complex computations, and easily extending functionality leveraging the power of the .NET ecosystem.

Deutsch

DotTorch.Core ist eine moderne, leistungsstarke Kernbibliothek für multidimensionale Tensoroperationen und automatische Differenzierung auf der .NET-Plattform. Dieses Paket richtet sich an Entwickler im Bereich maschinelles Lernen und wissenschaftliches Rechnen und bietet eine einfache und flexible API.

Hauptfunktionen:

• Unterstützung von mehrdimensionalen Tensoren mit beliebigen Formen.
• Erweiterte Broadcasting-Unterstützung für Operationen und Aktivierungsfunktionen.
• Arithmetische Operationen: Addition, Multiplikation, Matrixmultiplikation, Potenzierung.
• Beliebte Aktivierungsfunktionen: ReLU, Sigmoid, Tanh, SoftMax.
• Verlustfunktionen: MSE, CrossEntropy.
• Automatische Differenzierung mit Rechengraph und Backward-Pass.
• Summen-, Mittelwert-, Max- und Min-Operationen entlang bestimmter Achsen.
• Effiziente Methoden zur Formänderung ohne Datenkopie (reshape, view, slice).
• Umfassende Tests für Stabilität und Zuverlässigkeit.

DotTorch.Core ermöglicht den Aufbau und das Training von neuronalen Netzen, die Durchführung komplexer Berechnungen und die einfache Erweiterung der Funktionalität unter Nutzung des .NET-Ökosystems.

中文

DotTorch.Core 是一个现代高性能的 .NET 平台多维张量操作和自动微分核心库。该包面向机器学习和科学计算开发者，提供简洁灵活的 API。

主要功能：

• 支持任意形状的多维张量。
• 支持高级广播机制，适用于运算和激活函数。
• 算术运算：加法、乘法、矩阵乘法、幂运算。
• 常用激活函数：ReLU、Sigmoid、Tanh、SoftMax。
• 损失函数：均方误差 (MSE)、交叉熵 (CrossEntropy)。
• 自动微分，支持计算图和反向传播。
• 支持沿指定轴的求和、均值、最大值和最小值操作。
• 高效的形状变换方法，无需数据复制（reshape、view、slice）。
• 全面测试覆盖，确保稳定可靠。

DotTorch.Core 使开发者能够构建和训练神经网络，执行复杂计算，并充分利用 .NET 生态系统轻松扩展功能。