فهرست مطالب:
تصویری: چارچوب در یادگیری عمیق چیست؟
2024 نویسنده: Lynn Donovan | [email protected]. آخرین اصلاح شده: 2023-12-15 23:46
آ چارچوب یادگیری عمیق یک رابط، کتابخانه یا ابزاری است که به ما امکان می دهد بسازیم یادگیری عمیق بدون وارد شدن به جزئیات الگوریتم های زیربنایی، راحت تر و سریع تر مدل می کند. آنها روشی واضح و مختصر برای تعریف مدل ها با استفاده از مجموعه ای از اجزای از پیش ساخته شده و بهینه شده ارائه می دهند.
در اینجا، چارچوب یادگیری ماشین چیست؟
آ چارچوب یادگیری ماشین یک رابط، کتابخانه یا ابزاری است که به توسعه دهندگان اجازه ساخت می دهد فراگیری ماشین بدون وارد شدن به عمق الگوریتم های زیربنایی، به راحتی مدل می کند.
همچنین بدانید چارچوب شبکه عصبی چیست؟ مشعل یک محاسبات علمی است چارچوب که پشتیبانی گسترده ای از الگوریتم های یادگیری ماشین ارائه می دهد. PyTorch اساسا یک پورت به Torch یادگیری عمیق است چارچوب برای ساخت عمیق استفاده می شود شبکه های عصبی و اجرای محاسبات تانسوری که از نظر پیچیدگی بالا هستند.
با در نظر گرفتن این موضوع، کدام چارچوب برای یادگیری عمیق بهترین است؟
8 چارچوب برتر یادگیری عمیق
- TensorFlow. TensorFlow مسلماً یکی از بهترین چارچوب‌های یادگیری عمیق است و توسط غول‌های متعددی مانند ایرباس، توییتر، آی‌بی‌ام و سایرین عمدتاً به دلیل معماری سیستم بسیار انعطاف‌پذیر آن پذیرفته شده است.
- کافه.
- مایکروسافت Cognitive Toolkit/CNTK.
- مشعل / PyTorch.
- MXNet.
- زنجیر.
- کراس.
- Deeplearning4j.
آیا dl4j یک چارچوب یادگیری عمیق است؟
کسوف Deeplearning4j اولین نسخه تجاری، منبع باز، توزیع شده است عمیق - یادگیری کتابخانه نوشته شده برای جاوا و اسکالا. ادغام شده با Hadoop و Apache Spark، DL4J هوش مصنوعی را برای استفاده در GPU ها و CPU های توزیع شده به محیط های تجاری می آورد.
توصیه شده:
حقیقت پایه در یادگیری عمیق چیست؟
در یادگیری ماشینی، اصطلاح "حقیقت پایه" به دقت طبقه بندی مجموعه آموزشی برای تکنیک های یادگیری نظارت شده اشاره دارد. اصطلاح "واقعیت زمینی" به فرآیند جمع آوری داده های عینی (قابل اثبات) مناسب برای این آزمون اشاره دارد. مقایسه با Goldstandard
آیا یادگیری عمیق یادگیری آسان است؟
یادگیری عمیق دقیقاً به این دلیل قدرتمند است که کارهای سخت را آسان می کند. دلیلی که یادگیری عمیق باعث ایجاد چنین سر و صدایی شد، این واقعیت است که به ما اجازه می‌دهد چندین مشکل یادگیری را که قبلا غیرممکن بود، به‌عنوان به حداقل رساندن تلفات تجربی از طریق نزول گرادیان بیان کنیم، که از نظر مفهومی بسیار ساده است
هرس در یادگیری عمیق چیست؟
هرس تکنیکی در یادگیری عمیق است که به توسعه شبکه های عصبی کوچکتر و کارآمدتر کمک می کند. این یک تکنیک بهینه سازی مدل است که شامل حذف مقادیر غیر ضروری در تانسور وزن است
الگوریتم های مورد استفاده در یادگیری عمیق چیست؟
محبوب‌ترین الگوریتم‌های یادگیری عمیق عبارتند از: شبکه عصبی کانولوشن (CNN) شبکه‌های عصبی تکراری (RNN) شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت بلند مدت (LSTM) رمزگذارهای خودکار پشته‌ای. ماشین عمیق بولتزمن (DBM) شبکه های باور عمیق (DBN)
ویدیو یادگیری عمیق چیست؟
یادگیری عمیق یک تکنیک یادگیری ماشینی است که ویژگی ها و وظایف را مستقیماً از داده ها یاد می گیرد. این داده ها می تواند شامل تصاویر، متن یا صدا باشد. این ویدئو از یک مثال مشکل تشخیص تصویر استفاده می کند تا نشان دهد چگونه الگوریتم های یادگیری عمیق یاد می گیرند که تصاویر ورودی را در دسته های مناسب طبقه بندی کنند