Taula de continguts:

Què és el marc en l'aprenentatge profund?
Què és el marc en l'aprenentatge profund?

Vídeo: Què és el marc en l'aprenentatge profund?

Vídeo: Què és el marc en l'aprenentatge profund?
Vídeo: Ramon Grau - Què significa situar l'estudiant al centre del procés d'aprenentatge? 2024, De novembre
Anonim

A marc d'aprenentatge profund és una interfície, biblioteca o eina que ens permet construir aprenentatge profund models més fàcilment i ràpidament, sense entrar en els detalls dels algorismes subjacents. Proporcionen una manera clara i concisa de definir models mitjançant una col·lecció de components preconstruïts i optimitzats.

D'aquí, què és un marc d'aprenentatge automàtic?

A Marc d'aprenentatge automàtic és una interfície, biblioteca o eina que permet als desenvolupadors construir aprenentatge automàtic models fàcilment, sense entrar en la profunditat dels algorismes subjacents.

Sapigueu també, què és un marc de xarxa neuronal? Torch és una informàtica científica marc que ofereix un ampli suport per als algorismes d'aprenentatge automàtic. PyTorch és bàsicament un port per a l'aprenentatge profund de Torch marc utilitzat per construir profunds xarxes neuronals i executar càlculs de tensor que són alts en termes de complexitat.

Tenint-ho en compte, quin marc és millor per a l'aprenentatge profund?

Els 8 millors marcs d'aprenentatge profund

  1. TensorFlow. TensorFlow és sens dubte un dels millors marcs d'aprenentatge profund i ha estat adoptat per diversos gegants com Airbus, Twitter, IBM i altres, principalment a causa de la seva arquitectura de sistema altament flexible.
  2. Cafè.
  3. Microsoft Cognitive Toolkit/CNTK.
  4. Torxa/PyTorch.
  5. MXNet.
  6. Encadenat.
  7. Keras.
  8. Aprenentatge profund4j.

És dl4j un marc d'aprenentatge profund?

Eclipsi Aprenentatge profund4j és el primer grau comercial, de codi obert, distribuït profunda - aprenentatge biblioteca escrita per a Java i Scala. Integrat amb Hadoop i Apache Spark, DL4J aporta la IA als entorns empresarials per utilitzar-la en GPU i CPU distribuïdes.

Recomanat: