Оглавление:

Что такое фреймворк в глубоком обучении?
Что такое фреймворк в глубоком обучении?

Видео: Что такое фреймворк в глубоком обучении?

Видео: Что такое фреймворк в глубоком обучении?
Видео: Александр Макаров. Как начинал, что такое фреймворк и лучший путь обучения. 2024, Ноябрь
Anonim

А фреймворк глубокого обучения это интерфейс, библиотека или инструмент, который позволяет нам создавать глубокое обучение моделирует более легко и быстро, не вдаваясь в подробности лежащих в основе алгоритмов. Они обеспечивают ясный и лаконичный способ определения моделей с использованием набора предварительно созданных и оптимизированных компонентов.

Что такое фреймворк машинного обучения?

А Платформа машинного обучения это интерфейс, библиотека или инструмент, позволяющий разработчикам создавать машинное обучение моделирует легко, не вдаваясь в глубину лежащих в основе алгоритмов.

Также знайте, что такое фреймворк нейронной сети? Факел - это научное вычисление фреймворк который предлагает широкую поддержку алгоритмов машинного обучения. PyTorch - это, по сути, порт для глубокого обучения Torch фреймворк используется для строительства глубоких нейронные сети и выполнение тензорных вычислений высокой сложности.

Учитывая это, какой фреймворк лучше всего подходит для глубокого обучения?

8 лучших фреймворков глубокого обучения

  1. TensorFlow. TensorFlow, возможно, является одной из лучших сред глубокого обучения и был принят несколькими гигантами, такими как Airbus, Twitter, IBM и другими, в основном благодаря своей очень гибкой системной архитектуре.
  2. Кафе.
  3. Microsoft Cognitive Toolkit / CNTK.
  4. Факел / PyTorch.
  5. MXNet.
  6. Чейнер.
  7. Керас.
  8. Deeplearning4j.

Является ли dl4j фреймворком для глубокого обучения?

Затмение Deeplearning4j это первая распространяемая коммерческая версия с открытым исходным кодом. глубокий - обучение библиотека написана для Java и Scala. Интегрирован с Hadoop и Apache Spark, DL4J приносит ИИ в бизнес-среду для использования на распределенных графических процессорах и процессорах.

Рекомендуемые: