Სარჩევი:
ვიდეო: რა არის ჩარჩო ღრმა სწავლაში?
2024 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:49
ა ღრმა სწავლის ჩარჩო არის ინტერფეისი, ბიბლიოთეკა ან ინსტრუმენტი, რომელიც საშუალებას გვაძლევს შევქმნათ ღრმა სწავლება მოდელები უფრო მარტივად და სწრაფად, ძირითადი ალგორითმების დეტალებში მოხვედრის გარეშე. ისინი წარმოადგენენ მკაფიო და ლაკონურ გზას მოდელების განსაზღვრისთვის წინასწარ ჩაშენებული და ოპტიმიზებული კომპონენტების კოლექციის გამოყენებით.
აქედან გამომდინარე, რა არის მანქანათმცოდნეობის ჩარჩო?
ა მანქანათმცოდნეობის ჩარჩო არის ინტერფეისი, ბიბლიოთეკა ან ინსტრუმენტი, რომელიც დეველოპერებს საშუალებას აძლევს შექმნან მანქანათმცოდნეობა მოდელირება მარტივად, ძირითადი ალგორითმების სიღრმეში მოხვედრის გარეშე.
ასევე იცით, რა არის ნერვული ქსელის ჩარჩო? ჩირაღდანი არის მეცნიერული გამოთვლა ჩარჩო რომელიც გთავაზობთ მანქანური სწავლების ალგორითმების ფართო მხარდაჭერას. PyTorch ძირითადად არის პორტი ჩირაღდნის ღრმა სწავლისთვის ჩარჩო გამოიყენება ღრმა ასაშენებლად ნეირონული ქსელები და ტენსორული გამოთვლების შესრულება, რომლებიც მაღალია სირთულის თვალსაზრისით.
ამის გათვალისწინებით, რომელი ჩარჩოა საუკეთესო ღრმა სწავლისთვის?
ტოპ 8 ღრმა სწავლის ჩარჩო
- TensorFlow. TensorFlow, სავარაუდოდ, ერთ-ერთი საუკეთესო ღრმა სწავლის ჩარჩოა და მიღებულია რამდენიმე გიგანტის მიერ, როგორიცაა Airbus, Twitter, IBM და სხვები, ძირითადად მისი ძალიან მოქნილი სისტემის არქიტექტურის გამო.
- კაფე.
- Microsoft Cognitive Toolkit/CNTK.
- ჩირაღდანი/PyTorch.
- MXNet.
- ჩაინერი.
- კერასი.
- ღრმა სწავლება4j.
არის dl4j ღრმა სწავლის ჩარჩო?
დაბნელება ღრმა სწავლება4j არის პირველი კომერციული კლასის, ღია წყარო, განაწილებული ღრმა - სწავლა Java და Scala-სთვის დაწერილი ბიბლიოთეკა. ინტეგრირებულია Hadoop-თან და Apache Spark-თან, DL4J მოაქვს AI-ს ბიზნეს გარემოში გამოსაყენებლად განაწილებულ GPU-ებსა და CPU-ებზე.
გირჩევთ:
რა არის საფუძველი ჭეშმარიტება ღრმა სწავლაში?
მანქანათმცოდნეობაში, ტერმინი „ძირითადი სიმართლე“აღნიშნავს სასწავლო ნაკრების კლასიფიკაციის სიზუსტეს ზედამხედველობითი სწავლის ტექნიკისთვის. ტერმინი „მიწის სინამდვილე“აღნიშნავს ამ ტესტისთვის სათანადო ობიექტური (დასამტკიცებელი) მონაცემების შეგროვების პროცესს. შეადარეთ ოქროს სტანდარტთან
რა არის მორთვა ღრმა სწავლაში?
Pruning არის ღრმა სწავლის ტექნიკა, რომელიც ხელს უწყობს უფრო მცირე და ეფექტური ნერვული ქსელების განვითარებას. ეს არის მოდელის ოპტიმიზაციის ტექნიკა, რომელიც მოიცავს წონის ტენსორში არასაჭირო მნიშვნელობების აღმოფხვრას
რა ალგორითმები გამოიყენება ღრმა სწავლაში?
ღრმა სწავლების ყველაზე პოპულარული ალგორითმებია: კონვოლუციური ნერვული ქსელი (CNN) მორეციდივე ნერვული ქსელები (RNN) გრძელვადიანი მოკლევადიანი მეხსიერების ქსელები (LSTMs) დაწყობილი ავტო-ენკოდერები. ღრმა ბოლცმანის მანქანა (DBM) ღრმა რწმენის ქსელები (DBN)
რა არის კოდირება სწავლაში?
კოდირება არის ჩვენი მეხსიერების სისტემაში ინფორმაციის მოხვედრის აქტი ავტომატური ან შრომატევადი დამუშავების გზით. შენახვა არის ინფორმაციის შენახვა, ხოლო მოძიება არის ინფორმაციის შენახვის ადგილიდან და ცნობიერ ცნობიერებაში მოხვედრის აქტი გახსენების, ამოცნობისა და ხელახალი სწავლის გზით
რა არის ასოციაცია უკონტროლო სწავლაში?
ასოციაციის წესები ან ასოციაციის ანალიზი ასევე მნიშვნელოვანი თემაა მონაცემთა მოპოვებაში. ეს არის ზედამხედველობის გარეშე მეთოდი, ამიტომ ვიწყებთ არალეიბლიანი მონაცემთა ნაკრებით. არალეიბლიანი მონაცემთა ნაკრები არის მონაცემთა ნაკრები ცვლადის გარეშე, რომელიც გვაძლევს სწორ პასუხს. ასოციაციის ანალიზი ცდილობს იპოვოთ ურთიერთობები სხვადასხვა ერთეულებს შორის