Mundarija:
Video: Chuqur o'rganishda ramka nima?
2024 Muallif: Lynn Donovan | [email protected]. Oxirgi o'zgartirilgan: 2023-12-15 23:54
A chuqur ta'lim tizimi interfeys, kutubxona yoki yaratishga imkon beruvchi vositadir chuqur o'rganish asosiy algoritmlarning tafsilotlariga kirmasdan modellarni osonroq va tezroq. Ular oldindan tuzilgan va optimallashtirilgan komponentlar to'plamidan foydalangan holda modellarni aniqlashning aniq va aniq usulini taqdim etadi.
Mashinani o'rganish ramkasi nima?
A Machine Learning Framework dasturchilarga yaratish imkonini beruvchi interfeys, kutubxona yoki vositadir mashinani o'rganish asosiy algoritmlarning chuqurligiga kirmasdan modellarni osongina yaratish.
Shuningdek, bilingki, neyron tarmoq ramkasi nima? Torch - bu ilmiy hisoblash ramka bu mashinani o'rganish algoritmlarini keng qo'llab-quvvatlaydi. PyTorch asosan Torchni chuqur o'rganish portidir ramka chuqur qurish uchun ishlatiladi neyron tarmoqlari va murakkablik jihatidan yuqori bo'lgan tenzor hisoblarini bajarish.
Buni hisobga olgan holda, chuqur o'rganish uchun qaysi ramka eng yaxshisidir?
Eng yaxshi 8 ta chuqur o'rganish ramkalari
- TensorFlow. TensorFlow, shubhasiz, eng yaxshi chuqur o'rganish ramkalaridan biri bo'lib, Airbus, Twitter, IBM va boshqalar kabi bir qancha gigantlar tomonidan asosan o'zining yuqori moslashuvchan tizim arxitekturasi tufayli qabul qilingan.
- Kofe.
- Microsoft Cognitive Toolkit/CNTK.
- Torch/PyTorch.
- MXNet.
- Chainer.
- Keras.
- Deepplearning4j.
Dl4j chuqur o'rganish tizimimi?
Tutilish Deepplearning4j birinchi tijorat darajasidagi, ochiq manbali, tarqatilgan chuqur - o'rganish Java va Scala uchun yozilgan kutubxona. Hadoop va Apache Spark bilan integratsiyalashgan, DL4J taqsimlangan GPU va protsessorlarda foydalanish uchun AIni biznes muhitiga olib keladi.
Tavsiya:
Chuqur o'rganishda asosiy haqiqat nima?
Mashinani o'rganishda "er osti haqiqati" atamasi nazorat ostida o'qitish usullari uchun o'quv majmuasining tasnifining aniqligini anglatadi. "Asosiy haqiqat" atamasi ushbu test uchun tegishli ob'ektiv (tasdiqlanadigan) ma'lumotlarni yig'ish jarayonini anglatadi. Oltin standart bilan solishtiring
Mashinani o'rganishda umumlashtirish xatosi nima?
Mashinani o'rganish va statistik o'rganish nazariyasidagi nazorat ostida o'rganish ilovalarida umumlashtirish xatosi (namunadan tashqari xato deb ham ataladi) algoritmning ilgari ko'rilmagan ma'lumotlar uchun natija qiymatlarini qanchalik aniq bashorat qila olishining o'lchovidir
Chuqur o'rganishda kesish nima?
Azizillo - bu kichikroq va samaraliroq neyron tarmoqlarni rivojlantirishga yordam beradigan chuqur o'rganish usuli. Bu vazn tenzoridagi keraksiz qiymatlarni yo'q qilishni o'z ichiga olgan modelni optimallashtirish texnikasi
Mashinani o'rganishda ramka nima?
Machine Learning Framework nima. Machine Learning Framework - bu interfeys, kutubxona yoki vosita bo'lib, ishlab chiquvchilarga asosiy algoritmlarning mayda-chuydasini tushunmasdan, mashinani o'rganish modellarini osonroq va tezroq yaratishga imkon beradi
Chuqur o'rganishda qanday algoritmlar qo'llaniladi?
Eng mashhur chuqur o'rganish algoritmlari quyidagilardir: Konvolyutsion neyron tarmog'i (CNN) Takroriy neyron tarmoqlari (RNNs) Uzoq qisqa muddatli xotira tarmoqlari (LSTM) Stacked avtomatik kodlovchilar. Deep Boltzmann Machine (DBM) Deep Belief Networks (DBN)