Keras 2.3 Docs
Жарнамалар барКолдонмодон сатып алуулар
1 миң+
жолу жүктөлүп алынды
Баары
info
Колдонмо тууралуу
Keras 2.3 Documentation
Адамдар үчүн терең билим.
Керас - бул адамдар эмес, адамдар үчүн иштелип чыккан API. Керас таанып-билүү жүктемесүн азайтуу боюнча мыкты тажрыйбаларды колдонот: туруктуу жана жөнөкөй API'лерди сунуштайт, колдонуучулардын жалпы колдонуу учурлары үчүн талап кылынган иш-аракеттердин санын минималдаштырат жана каталар жөнүндө так жана иштей турган маалыматтарды берет. Ошондой эле ал кеңири документтерге жана иштеп чыгуучу колдонмолорго ээ.
Ойлонуп ылдамдык менен кайталайм.
Кераг Kaggleдеги топ-5 жеңүүчү командалардын арасында эң көп колдонулган терең билим берүү тутуму. Керас жаңы эксперименттерди өткөрүүнү жеңилдеткендиктен, конкуренцияга караганда тезирээк идеяларды көбүрөөк сынап көрүүгө мүмкүнчүлүк берет. Жана ушуну кантип жеңесиз.
Exascale машине үйрөнүү.
TensorFlow 2.0 үстүнө курулган Керас - бул GPUнын ири кластерлерин же бүтүндөй TPU полун кеңейте ала турган тармакка негизделген күч. Бул бир гана мүмкүн эмес; бул оңой.
Каалаган жерде жайгаштырыңыз.
TensorFlow платформасынын толук жайгаштыруу мүмкүнчүлүктөрүнөн пайдаланыңыз. Кераз моделдерин түздөн-түз браузерде иштетүү үчүн JavaScript-ке, iOS, Android жана орнотулган түзмөктөрдө иштетүү үчүн TF Lite экспорттой аласыз. Керас моделдерин веб API аркылуу тейлөө оңой.
Чоң экосистема.
Керас - бул тыгыз туташкан TensorFlow 2.0 экосистемасынын борбордук бөлүгү, маалыматтарды башкаруудан баштап гиперпараметрдик окутууга чейинки жайгаштыруу чечимдерине чейин, машинаны үйрөнүү ишинин бардык баскычтарын камтыйт.
Заманбап изилдөө.
Керасты CERN, NASA, NIH жана башка көптөгөн илимий уюмдар колдонушат (ооба, Керас LHCде колдонулат). Керас эксперименттик циклдерди тездетүү үчүн жогорку деңгээлдеги ыңгайлуулуктун кошумча мүмкүнчүлүктөрүн сунуш кылып, өз алдынча изилдөө идеяларын жүзөгө ашырууга ийкемдүү.
Жеткиликтүү супер держава.
Колдонууга ыңгайлуу болгондуктан жана колдонуучунун тажрыйбасына көңүл буруу менен, Keras көптөгөн университеттик курстар үчүн терең тандоо чечимин кабыл алат. Терең үйрөнүүнүн мыкты ыкмаларынын бири катары кеңири сунушталат.
Адамдар үчүн терең билим.
Керас - бул адамдар эмес, адамдар үчүн иштелип чыккан API. Керас таанып-билүү жүктемесүн азайтуу боюнча мыкты тажрыйбаларды колдонот: туруктуу жана жөнөкөй API'лерди сунуштайт, колдонуучулардын жалпы колдонуу учурлары үчүн талап кылынган иш-аракеттердин санын минималдаштырат жана каталар жөнүндө так жана иштей турган маалыматтарды берет. Ошондой эле ал кеңири документтерге жана иштеп чыгуучу колдонмолорго ээ.
Ойлонуп ылдамдык менен кайталайм.
Кераг Kaggleдеги топ-5 жеңүүчү командалардын арасында эң көп колдонулган терең билим берүү тутуму. Керас жаңы эксперименттерди өткөрүүнү жеңилдеткендиктен, конкуренцияга караганда тезирээк идеяларды көбүрөөк сынап көрүүгө мүмкүнчүлүк берет. Жана ушуну кантип жеңесиз.
Exascale машине үйрөнүү.
TensorFlow 2.0 үстүнө курулган Керас - бул GPUнын ири кластерлерин же бүтүндөй TPU полун кеңейте ала турган тармакка негизделген күч. Бул бир гана мүмкүн эмес; бул оңой.
Каалаган жерде жайгаштырыңыз.
TensorFlow платформасынын толук жайгаштыруу мүмкүнчүлүктөрүнөн пайдаланыңыз. Кераз моделдерин түздөн-түз браузерде иштетүү үчүн JavaScript-ке, iOS, Android жана орнотулган түзмөктөрдө иштетүү үчүн TF Lite экспорттой аласыз. Керас моделдерин веб API аркылуу тейлөө оңой.
Чоң экосистема.
Керас - бул тыгыз туташкан TensorFlow 2.0 экосистемасынын борбордук бөлүгү, маалыматтарды башкаруудан баштап гиперпараметрдик окутууга чейинки жайгаштыруу чечимдерине чейин, машинаны үйрөнүү ишинин бардык баскычтарын камтыйт.
Заманбап изилдөө.
Керасты CERN, NASA, NIH жана башка көптөгөн илимий уюмдар колдонушат (ооба, Керас LHCде колдонулат). Керас эксперименттик циклдерди тездетүү үчүн жогорку деңгээлдеги ыңгайлуулуктун кошумча мүмкүнчүлүктөрүн сунуш кылып, өз алдынча изилдөө идеяларын жүзөгө ашырууга ийкемдүү.
Жеткиликтүү супер держава.
Колдонууга ыңгайлуу болгондуктан жана колдонуучунун тажрыйбасына көңүл буруу менен, Keras көптөгөн университеттик курстар үчүн терең тандоо чечимин кабыл алат. Терең үйрөнүүнүн мыкты ыкмаларынын бири катары кеңири сунушталат.
Качан жаңырды
Коопсуздук дегенде колдонмонун маалыматты кантип топтоп, аны үчүнчү тараптар менен кантип бөлүшө турганын түшүнүү керек. Маалыматтардын купуялыгы жана коопсуздугу колдонмоңуздун иштетилишине, жүргөн аймагыңызга жана курагыңызга жараша болот. Маалыматты иштеп чыгуучу берип, маал-маалы менен жаңырып турат.
Үчүнчү тараптар менен маалымат бөлүшүлбөйт
Иштеп чыгуучулар маалыматтардын бөлүшүлүшү жөнүндө кантип кабар берерин билип алыңыз
Маалымат топтолбойт
Иштеп чыгуучулар маалыматтардын топтолушу жөнүндө кантип кабар берерин билип алыңыз
Эмне жаңылык
Keras 2.3 Documentation
Колдонмо боюнча колдоо көрсөтүү кызматы
Иштеп чыгуучу жөнүндө
GWEE KENG SHENG
dictson@nextlabs.cc
905, Jalan Melor 2,
Taman Tangkak Jaya,
84900 Tangkak
Johor
Malaysia
undefined
