Implement NTK scorer

Introduced in _Zhaoxuan Wu, Yao Shu, and Bryan Kian Hsiang Low, “[DAVINZ: Data Valuation Using Deep Neural Networks at Initialization](https://proceedings.mlr.press/v162/wu22j.html),” in Proceedings of the 39th International Conference on Machine Learning (International Conference on Machine Learning, PMLR, 2022), 24150–76._

It's a scorer using the Neural Tangent Kernel on untrained networks with a correction to estimate generalisation error. Implementation available in the supp. materials of the paper.

(Maybe relevant, JAX library for NTK: https://github.com/google/neural-tangents, and [paper](https://proceedings.mlr.press/v162/novak22a/novak22a.pdf) about fast finite-width NTK computation)

Issue tham chiếu đến một paper cụ thể và các tài liệu bổ sung cho NTK scorer. Trước tiên, hãy kiểm tra cấu trúc codebase của pyDVL để tìm các triển khai scorer hiện có. Xem lại paper được liên kết và các tài liệu bổ sung của nó để biết chi tiết thuật toán. Kiểm tra neural-tangents JAX library để xem khả năng tích hợp. Xác định nơi thêm lớp scorer mới, có khả năng trong một module như pydvl.value/scoring. Việc triển khai sẽ bao gồm việc điều chỉnh ước lượng generalization error dựa trên NTK từ paper vào framework pyDVL.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.