Përmbajtje:

Çfarë është korniza në të mësuarit e thellë?
Çfarë është korniza në të mësuarit e thellë?

Video: Çfarë është korniza në të mësuarit e thellë?

Video: Çfarë është korniza në të mësuarit e thellë?
Video: Modulet e Kurrikulës me bazë kompetenca – Arsim Fillor 2024, Nëntor
Anonim

A kornizën e të mësuarit të thellë është një ndërfaqe, bibliotekë ose një mjet që na lejon të ndërtojmë të mësuarit e thellë modelon më lehtë dhe shpejt, pa hyrë në detajet e algoritmeve themelore. Ato ofrojnë një mënyrë të qartë dhe koncize për përcaktimin e modeleve duke përdorur një koleksion përbërësish të para-ndërtuar dhe të optimizuar.

Prandaj, çfarë është një kornizë e mësimit të makinës?

A Korniza e Mësimit të Makinerisë është një ndërfaqe, bibliotekë ose mjet që lejon zhvilluesit të ndërtojnë mësimi i makinës modelon lehtësisht, pa hyrë në thellësinë e algoritmeve themelore.

Gjithashtu e dini, çfarë është një kornizë e rrjetit nervor? Torch është një llogaritje shkencore kornizë që ofron mbështetje të gjerë për algoritmet e mësimit të makinerive. PyTorch është në thelb një mësim i thellë në Torch kornizë përdoret për ndërtimin e thellë rrjetet nervore dhe ekzekutimin e llogaritjeve të tensoreve që janë të larta për sa i përket kompleksitetit.

Duke e mbajtur këtë në konsideratë, cila kornizë është më e mira për të mësuarit e thellë?

8 kornizat kryesore të mësimit të thellë

  1. TensorFlow. TensorFlow është padyshim një nga kornizat më të mira të të mësuarit të thellë dhe është miratuar nga disa gjigantë si Airbus, Twitter, IBM dhe të tjerë kryesisht për shkak të arkitekturës së tij shumë fleksibël të sistemit.
  2. Kafe.
  3. Microsoft Cognitive Toolkit/CNTK.
  4. Pishtari/PyTorch.
  5. MXNet.
  6. Zinxhirë.
  7. Keras.
  8. Mësimi i thellë4j.

A është dl4j një kornizë e të mësuarit të thellë?

Eklips Mësimi i thellë4j është i pari i kategorisë komerciale, me burim të hapur, i shpërndarë thellë - të mësuarit bibliotekë e shkruar për Java dhe Scala. I integruar me Hadoop dhe Apache Spark, DL4J sjell AI në mjediset e biznesit për përdorim në GPU dhe CPU të shpërndara.

Recommended: