# SciML/DiffEqFlux.jl

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SciML/DiffEqFlux.jl, dépôt open source à 928 étoiles sur GitHub. Carte Bêta de RepoMasters. Pre-built implicit layer architectures with O(1) backprop, GPUs…

| Champ | Valeur |
| --- | --- |
| Propriétaire | [SciML](https://repo.masters-masters.com/owners/SciML) |
| Étoiles | 928 |
| Forks | 162 |
| Langage | [Julia](https://repo.masters-masters.com/languages/julia) |
| Licence | MIT |
| Création | 2018 |
| Sujets | neural-ode, neural-sde, neural-pde, neural-dde, neural-differential-equations, stiff-ode, ordinary-differential-equations, stochastic-differential-equations, delay-differential-equations, partial-differential-equations |
| Rang | [Bêta (700 à 1 999 ★)](https://repo.masters-masters.com/ranks/box_office) |
| Voir sur GitHub | [SciML/DiffEqFlux.jl](https://github.com/SciML/DiffEqFlux.jl) |

## Fiche du dépôt

Pre-built implicit layer architectures with O(1) backprop, GPUs, and stiff+non-stiff DE solvers, demonstrating scientific machine learning (SciML) and physics-informed machine learning methods

Rang des dépôts qui ont 700 à 1 999 ★ sur GitHub. Probabilité publiée par carte tirée : 6 %. Rareté : Rare.

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Données : GitHub · Illustration : image publique du projet, pixelisée par RepoMasters.