İçindekiler:
Video: Derin öğrenmede çerçeve nedir?
2024 Yazar: Lynn Donovan | [email protected]. Son düzenleme: 2023-12-15 23:54
A derin öğrenme çerçevesi oluşturmamızı sağlayan bir arayüz, kitaplık veya bir araçtır. derin öğrenme altta yatan algoritmaların ayrıntılarına girmeden daha kolay ve hızlı modeller. Önceden oluşturulmuş ve optimize edilmiş bileşenlerden oluşan bir koleksiyon kullanarak modelleri tanımlamak için net ve özlü bir yol sağlarlar.
Burada, bir makine öğrenimi çerçevesi nedir?
A Makine Öğrenimi Çerçevesi geliştiricilerin oluşturmasına izin veren bir arayüz, kitaplık veya araçtır makine öğrenme altta yatan algoritmaların derinliğine girmeden kolayca modeller.
Ayrıca bilin, bir sinir ağı çerçevesi nedir? Meşale bilimsel bir hesaplamadır çerçeve makine öğrenimi algoritmaları için geniş destek sunar. PyTorch temelde Torch derin öğrenme için bir bağlantı noktasıdır çerçeve derin inşa etmek için kullanılır nöral ağlar ve karmaşıklık açısından yüksek olan tensör hesaplamalarını yürütmek.
Bunu göz önünde bulundurarak, derin öğrenme için hangi çerçeve en iyisidir?
En İyi 8 Derin Öğrenme Çerçevesi
- TensorFlow. TensorFlow, tartışmasız en iyi derin öğrenme çerçevelerinden biridir ve esas olarak oldukça esnek sistem mimarisi nedeniyle Airbus, Twitter, IBM ve diğerleri gibi birkaç dev tarafından benimsenmiştir.
- Kafe.
- Microsoft Bilişsel Araç Takımı/CNTK.
- Meşale/PyTorch.
- MXNet.
- Zincirleme.
- Keras.
- Derin Öğrenme4j.
dl4j bir derin öğrenme çerçevesi midir?
tutulma Derin Öğrenme4j ilk ticari sınıf, açık kaynaklı, dağıtılmış derin - öğrenme Java ve Scala için yazılmış kütüphane. Hadoop ve Apache Spark ile entegre, DL4J dağıtılmış GPU'larda ve CPU'larda kullanım için yapay zekayı iş ortamlarına getirir.
Önerilen:
Derin öğrenmede temel gerçek nedir?
Makine öğreniminde, 'temel gerçeği' terimi, denetimli öğrenme teknikleri için eğitim setinin sınıflandırmasının doğruluğunu ifade eder. 'Temel doğrulama' terimi, bu test için uygun nesnel (kanıtlanabilir) verileri toplama sürecini ifade eder. Altın standart ile karşılaştırın
Derin öğrenmede budama nedir?
Budama, daha küçük ve daha verimli sinir ağlarının geliştirilmesine yardımcı olan bir derin öğrenme tekniğidir. Ağırlık tensöründeki gereksiz değerleri ortadan kaldırmayı içeren bir model optimizasyon tekniğidir
Derin öğrenmede kullanılan algoritmalar nelerdir?
En popüler derin öğrenme algoritmaları şunlardır: Evrişimli Sinir Ağı (CNN) Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler) Uzun Kısa Vadeli Bellek Ağları (LSTM'ler) Yığılmış Otomatik Kodlayıcılar. Derin Boltzmann Makinesi (DBM) Derin İnanç Ağları (DBN)
Öğrenmede kodlama nedir?
Kodlama, otomatik veya zahmetli işleme yoluyla bilgileri bellek sistemimize alma eylemidir. Depolama, bilginin saklanmasıdır ve geri alma, bilgiyi depolamadan çıkarma ve hatırlama, tanıma ve yeniden öğrenme yoluyla bilinçli farkındalığa getirme eylemidir
Denetimsiz öğrenmede ilişkilendirme nedir?
Birliktelik kuralları veya birliktelik analizi de veri madenciliğinde önemli bir konudur. Bu denetimsiz bir yöntemdir, bu nedenle etiketlenmemiş bir veri kümesiyle başlıyoruz. Etiketlenmemiş bir veri kümesi, bize doğru cevabı veren, değişkeni olmayan bir veri kümesidir. İlişki analizi, farklı varlıklar arasındaki ilişkileri bulmaya çalışır