Mündəricat:
Video: Dərin öyrənmədə çərçivə nədir?
2024 Müəllif: Lynn Donovan | [email protected]. Son dəyişdirildi: 2023-12-15 23:43
A dərin öyrənmə çərçivəsi qurmağa imkan verən interfeys, kitabxana və ya alətdir dərin öyrənmə əsas alqoritmlərin təfərrüatlarına girmədən modelləri daha asan və tez qura bilərsiniz. Onlar əvvəlcədən qurulmuş və optimallaşdırılmış komponentlər toplusundan istifadə edərək modelləri müəyyən etmək üçün aydın və qısa yol təqdim edir.
Burada, maşın öyrənmə çərçivəsi nədir?
A Maşın Öyrənmə Çərçivəsi tərtibatçılara qurmağa imkan verən interfeys, kitabxana və ya alətdir maşın öyrənməsi əsas alqoritmlərin dərinliyinə girmədən asanlıqla modellər.
Həmçinin bilin, neyron şəbəkə çərçivəsi nədir? Məşəl elmi hesablamadır çərçivə maşın öyrənmə alqoritmləri üçün geniş dəstək təklif edir. PyTorch əsasən məşəllə dərindən öyrənmə limanıdır çərçivə dərin tikinti üçün istifadə olunur neyron şəbəkələri və mürəkkəblik baxımından yüksək olan tenzor hesablamalarının yerinə yetirilməsi.
Bunu nəzərə alaraq, dərin öyrənmə üçün hansı çərçivə ən yaxşısıdır?
Ən yaxşı 8 Dərin Öyrənmə Çərçivələri
- TensorFlow. TensorFlow, şübhəsiz ki, ən yaxşı dərin öyrənmə çərçivələrindən biridir və əsasən yüksək çevik sistem arxitekturasına görə Airbus, Twitter, IBM və başqaları kimi bir neçə nəhəng tərəfindən qəbul edilmişdir.
- Kafe.
- Microsoft Cognitive Toolbar/CNTK.
- Məşəl/PyTorch.
- MXNet.
- Zəncirçi.
- Keras.
- Dərin öyrənmə4j.
dl4j dərin öyrənmə çərçivəsidirmi?
Tutulma Dərin öyrənmə4j ilk kommersiya dərəcəli, açıq mənbəli, paylanmışdır dərin - öyrənmək Java və Scala üçün yazılmış kitabxana. Hadoop və Apache Spark ilə inteqrasiya olunmuş, DL4J paylanmış GPU və CPU-larda istifadə üçün AI-ni biznes mühitlərinə gətirir.
Tövsiyə:
Dərin öyrənmədə əsas həqiqət nədir?
Maşın öyrənməsində "əsas həqiqət" termini nəzarət edilən təlim üsulları üçün təlim dəstinin təsnifatının düzgünlüyünə istinad edir. "Əsas həqiqəti təsdiqləmə" termini bu test üçün müvafiq obyektiv (sübut edilə bilən) məlumatların toplanması prosesinə aiddir. Qızıl standartla müqayisə edin
Dərin öyrənmədə budama nədir?
Budama daha kiçik və daha səmərəli neyron şəbəkələrin inkişafına kömək edən dərin öyrənmə texnikasıdır. Bu, çəki tensorunda lazımsız dəyərlərin aradan qaldırılmasını nəzərdə tutan model optimallaşdırma texnikasıdır
Dərin öyrənmədə istifadə olunan alqoritmlər hansılardır?
Ən məşhur dərin öyrənmə alqoritmləri bunlardır: Convolutional Neural Network (CNN) Recurrent Neural Networks (RNNs) Long Short-Term Memory Networks (LSTMs) Stacked Auto-Encoders. Deep Boltzmann Machine (DBM) Dərin İnam Şəbəkələri (DBN)
Öyrənmədə kodlaşdırma nədir?
Kodlaşdırma avtomatik və ya səylə emal yolu ilə yaddaş sistemimizə məlumat daxil etmək aktıdır. Saxlama məlumatın saxlanmasıdır və axtarış məlumatın yaddaşdan çıxarılması və xatırlama, tanınma və yenidən öyrənmə yolu ilə şüurlu şüurlu bir şəkildə əldə edilməsi aktıdır
Nəzarətsiz öyrənmədə assosiasiya nədir?
Assosiasiya qaydaları və ya assosiasiya təhlili də məlumatların əldə edilməsində mühüm mövzudur. Bu nəzarətsiz bir üsuldur, ona görə də etiketlənməmiş verilənlər toplusu ilə başlayırıq. Etiketsiz verilənlər bazası bizə düzgün cavab verən dəyişəni olmayan verilənlər toplusudur. Assosiasiya təhlili müxtəlif qurumlar arasında əlaqələr tapmağa çalışır