Keras 2.3 Docs
Зар агуулсанАпп доторх худалдан авалт
1 мянга+
Таталтууд
Бүх насныханд
info
Энэ аппын тухай
Керас 2.3 Баримт бичиг
Хүний хувьд гүнзгий суралцах.
Керас бол машин биш хүмүүст зориулагдсан API юм. Керас нь танин мэдэхүйн ачааллыг бууруулах шилдэг туршлагыг дагаж мөрддөг: энэ нь тууштай, энгийн API-г санал болгодог бөгөөд нийтлэг хэрэглээний тохиолдлуудад шаардагдах хэрэглэгчийн тоог багасгадаг бөгөөд алдааны тодорхой, үйлдлийн алдааг өгдөг. Мөн өргөн цар хүрээтэй баримт бичиг, хөгжүүлэгчийн гарын авлагатай.
Бодох хурдаар давтана.
Керас бол Kaggle-ийн шилдэг 5 ялагч багуудын дунд хамгийн их ашиглагддаг гүн гүнзгий сургалтын хүрээ юм. Керас нь шинэ туршилт хийхэд илүү хялбар байдаг тул өрсөлдөөнөөс илүү олон санааг туршиж үзэх боломжийг танд олгоно. Ингэснээр та хэрхэн ялдаг.
Exascale машин сурах.
TensorFlow 2.0 дээр баригдсан Керас бол GPU-ийн том кластерууд эсвэл бүхэл бүтэн TPU индүүдэх боломжтой салбараас бүрдэх хүрээ юм. Энэ нь зөвхөн боломжтой ч биш; Энэ нь амархан.
Хаа ч хамаагүй байршуулах
TensorFlow платформыг бүрэн байршуулах боломжийг давуу талыг ашиглаарай. Та хөтөч дээрээ шууд ажиллуулахын тулд Keras загваруудыг JavaScript руу, iOS, Android болон суулгагдсан төхөөрөмж дээр ажиллуулахын тулд TF Lite руу экспортлох боломжтой. Keras загваруудыг вэб API-ээр дамжуулан үйлчлэхэд хялбар байдаг.
Өргөн уудам экосистем.
Керас бол нягт холбогдсон TensorFlow 2.0 экосистемийн төв хэсэг бөгөөд мэдээллийн менежментээс гиперпараметрийн сургалт, байрлуулалтын шийдэл хүртэлх машин сурах ажлын алхам бүрийг хамардаг.
Орчин үеийн судалгаа.
Керасыг CERN, NASA, NIH болон дэлхийн бусад олон шинжлэх ухааны байгууллагууд ашигладаг (мөн Керасыг LHC-т ашигладаг). Керас нь дур мэдэн судалгааны санааг хэрэгжүүлэхэд бага түвшний уян хатан чанаруудтай бөгөөд туршилтын мөчлөгийг хурдасгахын тулд өндөр түвшний тохь тухыг санал болгодог.
Ашиглаж болох супер гүрэн.
Хэрэглэхэд хялбар, хэрэглэгчийн туршлагад анхаарлаа төвлөрүүлдэг тул Керас бол олон их дээд сургуулиудад суралцах гүнзгий суралцах шийдэл юм. Үүнийг гүнзгий сурах хамгийн сайн аргуудын нэг болгон ашиглахыг зөвлөж байна.
Хүний хувьд гүнзгий суралцах.
Керас бол машин биш хүмүүст зориулагдсан API юм. Керас нь танин мэдэхүйн ачааллыг бууруулах шилдэг туршлагыг дагаж мөрддөг: энэ нь тууштай, энгийн API-г санал болгодог бөгөөд нийтлэг хэрэглээний тохиолдлуудад шаардагдах хэрэглэгчийн тоог багасгадаг бөгөөд алдааны тодорхой, үйлдлийн алдааг өгдөг. Мөн өргөн цар хүрээтэй баримт бичиг, хөгжүүлэгчийн гарын авлагатай.
Бодох хурдаар давтана.
Керас бол Kaggle-ийн шилдэг 5 ялагч багуудын дунд хамгийн их ашиглагддаг гүн гүнзгий сургалтын хүрээ юм. Керас нь шинэ туршилт хийхэд илүү хялбар байдаг тул өрсөлдөөнөөс илүү олон санааг туршиж үзэх боломжийг танд олгоно. Ингэснээр та хэрхэн ялдаг.
Exascale машин сурах.
TensorFlow 2.0 дээр баригдсан Керас бол GPU-ийн том кластерууд эсвэл бүхэл бүтэн TPU индүүдэх боломжтой салбараас бүрдэх хүрээ юм. Энэ нь зөвхөн боломжтой ч биш; Энэ нь амархан.
Хаа ч хамаагүй байршуулах
TensorFlow платформыг бүрэн байршуулах боломжийг давуу талыг ашиглаарай. Та хөтөч дээрээ шууд ажиллуулахын тулд Keras загваруудыг JavaScript руу, iOS, Android болон суулгагдсан төхөөрөмж дээр ажиллуулахын тулд TF Lite руу экспортлох боломжтой. Keras загваруудыг вэб API-ээр дамжуулан үйлчлэхэд хялбар байдаг.
Өргөн уудам экосистем.
Керас бол нягт холбогдсон TensorFlow 2.0 экосистемийн төв хэсэг бөгөөд мэдээллийн менежментээс гиперпараметрийн сургалт, байрлуулалтын шийдэл хүртэлх машин сурах ажлын алхам бүрийг хамардаг.
Орчин үеийн судалгаа.
Керасыг CERN, NASA, NIH болон дэлхийн бусад олон шинжлэх ухааны байгууллагууд ашигладаг (мөн Керасыг LHC-т ашигладаг). Керас нь дур мэдэн судалгааны санааг хэрэгжүүлэхэд бага түвшний уян хатан чанаруудтай бөгөөд туршилтын мөчлөгийг хурдасгахын тулд өндөр түвшний тохь тухыг санал болгодог.
Ашиглаж болох супер гүрэн.
Хэрэглэхэд хялбар, хэрэглэгчийн туршлагад анхаарлаа төвлөрүүлдэг тул Керас бол олон их дээд сургуулиудад суралцах гүнзгий суралцах шийдэл юм. Үүнийг гүнзгий сурах хамгийн сайн аргуудын нэг болгон ашиглахыг зөвлөж байна.
Шинэчилсэн огноо
Аюулгүй байдал нь хөгжүүлэгчид таны өгөгдлийг хэрхэн цуглуулж, хуваалцдаг болохыг ойлгохоос эхэлнэ. Өгөгдлийн нууцлал болон аюулгүй байдлын практик нь таны хэрэглээ, бүс нутаг болон наснаас хамаарч харилцан адилгүй байж болно. Хөгжүүлэгч энэ мэдээллийг өгсөн бөгөөд үүнийг цаг хугацааны явцад шинэчилж болно.
Гуравдагч талтай ямар ч өгөгдөл хуваалцаагүй
Хөгжүүлэгчид хуваалцахыг хэрхэн зарладаг талаар нэмэлт мэдээлэл авах
Ямар ч өгөгдөл цуглуулаагүй
Хөгжүүлэгчид цуглуулгыг хэрхэн зарладаг талаар нэмэлт мэдээлэл авах
Шинэ юм юу байна
Keras 2.3 Documentation
Аппын тусламж
Хөгжүүлэгчийн тухай
GWEE KENG SHENG
dictson@nextlabs.cc
905, Jalan Melor 2,
Taman Tangkak Jaya,
84900 Tangkak
Johor
Malaysia
undefined
