Neural Tangents开源 – 研究无限宽度神经网络的工具

Neural Tangents是由Google开发的高阶神经网络API，用于构建和分析有限及无限宽度神经网络。基于Python和JAX库实现，支持CPU/GPU/TPU加速，已应用于100+研究论文。该项目专注于研究神经正切核(NTK)理论，尤其针对NTK在实践中的局限性（如无限宽度网络无法进行特征学习、性能不如高斯过程核等）提供实验工具。

Neural Tangents的特点:

1. 支持构建卷积/池化/残差等复杂网络结构
2. 同时支持有限宽度和无限宽度神经网络
3. 提供NNGP和NTK核函数计算
4. 支持蒙特卡洛核估计（无闭式解时）
5. 跨平台硬件加速（CPU/GPU/TPU）
6. 包含训练动态分析工具（线性化/泰勒展开）

Neural Tangents的功能:

1. 研究NTK理论在深度网络中的适用性验证
2. 比较无限宽度网络与高斯过程核的性能差异
3. 分析宽神经网络训练动态特性
4. 构建层次化神经网络进行理论实验
5. 通过Colab快速验证NTK相关假设（提供示例笔记本）

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