Apache TVM 是一个支持 CPU、GPU 和加速芯片的深度学习编译框架。文章介绍了如何在 TVM 中实现递归计算，使用线性算子描述符号循环，包括状态占位符、初始化和更新描述。示例展示了线性单元的调度及结果验证。

介绍了Spectral Inference Networks框架，用于无监督表示学习，通过学习线性算子的特征函数。应用于量子力学和合成数据集，从视频中恢复线性算子的特征函数并发现可解释的表示。

本文介绍了一种名为Spectral Inference Networks的框架，用于无监督表示学习。该框架通过随机优化学习线性算子的特征函数，并在量子力学和合成数据集上应用。它能从视频中恢复线性算子的特征函数并发现可解释的表示。

本文介绍了Spectral Inference Networks框架，用于无监督表示学习。该框架可以通过随机优化学习线性算子的特征函数，并在量子力学和合成数据集上展示了其应用。从视频中准确恢复线性算子的特征函数并发现可解释的表示。