Daftar Isi:

Apa itu framework dalam deep learning?
Apa itu framework dalam deep learning?

Video: Apa itu framework dalam deep learning?

Video: Apa itu framework dalam deep learning?
Video: Ngerti Framework Dalam 3 Menit 2024, Mungkin
Anonim

A kerangka pembelajaran yang mendalam adalah antarmuka, perpustakaan, atau alat yang memungkinkan kita untuk membangun pembelajaran yang mendalam model lebih mudah dan cepat, tanpa masuk ke detail algoritma yang mendasarinya. Mereka memberikan cara yang jelas dan ringkas untuk mendefinisikan model menggunakan kumpulan komponen yang dibuat sebelumnya dan dioptimalkan.

Di sini, apa itu kerangka pembelajaran mesin?

A Kerangka Pembelajaran Mesin adalah antarmuka, pustaka, atau alat yang memungkinkan pengembang untuk membangun pembelajaran mesin model dengan mudah, tanpa masuk ke kedalaman algoritma yang mendasarinya.

Juga Tahu, apa itu kerangka kerja jaringan saraf? Torch adalah komputasi ilmiah kerangka yang menawarkan dukungan luas untuk algoritme pembelajaran mesin. PyTorch pada dasarnya adalah port untuk pembelajaran mendalam Torch kerangka digunakan untuk membangun dalam jaringan saraf dan mengeksekusi komputasi tensor yang tinggi dalam hal kompleksitas.

Dengan mempertimbangkan hal ini, kerangka kerja mana yang terbaik untuk pembelajaran mendalam?

8 Kerangka Kerja Pembelajaran Mendalam Teratas

  1. TensorFlow. TensorFlow bisa dibilang salah satu kerangka kerja pembelajaran mendalam terbaik dan telah diadopsi oleh beberapa raksasa seperti Airbus, Twitter, IBM, dan lainnya terutama karena arsitektur sistemnya yang sangat fleksibel.
  2. Kafe.
  3. Perangkat Kognitif Microsoft/CNTK.
  4. Obor/PyTorch.
  5. MXNet.
  6. rantai.
  7. Keras.
  8. Pembelajaran mendalam4j.

Apakah dl4j merupakan kerangka kerja pembelajaran yang mendalam?

Gerhana Pembelajaran mendalam4j adalah kelas komersial pertama, sumber terbuka, terdistribusi dalam - sedang belajar perpustakaan yang ditulis untuk Java dan Scala. Terintegrasi dengan Hadoop dan Apache Spark, DL4J membawa AI ke lingkungan bisnis untuk digunakan pada GPU dan CPU terdistribusi.

Direkomendasikan: