Tartalomjegyzék:

Mi a keretrendszer a mélytanulásban?
Mi a keretrendszer a mélytanulásban?

Videó: Mi a keretrendszer a mélytanulásban?

Videó: Mi a keretrendszer a mélytanulásban?
Videó: He Speaks 11 Languages! How Does He Maintain Them? 2024, November
Anonim

A mély tanulási keretrendszer egy felület, könyvtár vagy eszköz, amely lehetővé teszi számunkra, hogy építsünk mély tanulás könnyebben és gyorsabban modellezhet anélkül, hogy belemenne a mögöttes algoritmusok részleteibe. Világos és tömör módot biztosítanak a modellek meghatározására előre elkészített és optimalizált komponensek gyűjteményével.

Ebből kifolyólag mi az a gépi tanulási keretrendszer?

A Gépi tanulási keretrendszer egy olyan felület, könyvtár vagy eszköz, amely lehetővé teszi a fejlesztők számára az építkezést gépi tanulás könnyen modellezhető anélkül, hogy a mögöttes algoritmusok mélységébe merülne.

Tudja azt is, mi az a neurális hálózati keretrendszer? A Torch egy tudományos számítástechnika keretrendszer amely széles körű támogatást nyújt a gépi tanulási algoritmusokhoz. A PyTorch alapvetően egy port a Torch mély tanuláshoz keretrendszer mély építésére használják neurális hálózatok és bonyolultság szempontjából magas tenzorszámítások végrehajtása.

Ezt figyelembe véve melyik keretrendszer a legjobb a mély tanuláshoz?

A legjobb 8 mélytanulási keretrendszer

  1. TensorFlow. A TensorFlow vitathatatlanul az egyik legjobb mély tanulási keretrendszer, amelyet számos óriás, például az Airbus, a Twitter, az IBM és mások is átvették, elsősorban rendkívül rugalmas rendszerarchitektúrája miatt.
  2. Caffe.
  3. Microsoft Cognitive Toolkit/CNTK.
  4. Torch/PyTorch.
  5. MXNet.
  6. Chainer.
  7. Keras.
  8. Mélytanulás4j.

A dl4j egy mély tanulási keretrendszer?

Fogyatkozás Mélytanulás4j az első kereskedelmi minőségű, nyílt forráskódú, terjesztett mély - tanulás Java és Scala számára írt könyvtár. Integrálva a Hadoop és az Apache Spark programokkal, DL4J az AI-t az üzleti környezetekbe viszi elosztott GPU-kon és CPU-kon való használatra.

Ajánlott: