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Vidéo: Qu'est-ce que le cadre dans l'apprentissage en profondeur?
2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:46
UNE cadre d'apprentissage en profondeur est une interface, une bibliothèque ou un outil qui nous permet de construire l'apprentissage en profondeur modèles plus facilement et plus rapidement, sans entrer dans les détails des algorithmes sous-jacents. Ils fournissent un moyen clair et concis pour définir des modèles à l'aide d'une collection de composants prédéfinis et optimisés.
Qu'est-ce qu'un framework d'apprentissage automatique ?
UNE Cadre d'apprentissage automatique est une interface, une bibliothèque ou un outil qui permet aux développeurs de construire apprentissage automatique modèles facilement, sans entrer dans la profondeur des algorithmes sous-jacents.
Sachez également, qu'est-ce qu'un cadre de réseau de neurones ? Torch est un calcul scientifique cadre qui offre un large support pour les algorithmes d'apprentissage automatique. PyTorch est essentiellement un port pour l'apprentissage en profondeur de Torch cadre utilisé pour la construction profonde les réseaux de neurones et l'exécution de calculs tenseurs qui sont élevés en termes de complexité.
En tenant compte de cela, quel cadre est le meilleur pour l'apprentissage en profondeur ?
Top 8 des frameworks d'apprentissage en profondeur
- TensorFlow. TensorFlow est sans doute l'un des meilleurs frameworks d'apprentissage en profondeur et a été adopté par plusieurs géants tels qu'Airbus, Twitter, IBM et d'autres principalement en raison de son architecture système très flexible.
- Café.
- Boîte à outils cognitive de Microsoft/CNTK.
- Torche/PyTorch.
- MXNet.
- Chaîneur.
- Keras.
- Apprentissage profond4j.
dl4j est-il un framework d'apprentissage en profondeur ?
Éclipse Apprentissage profond4j est le premier distributeur open source de qualité commerciale Profond - apprentissage bibliothèque écrite pour Java et Scala. Intégré à Hadoop et Apache Spark, DL4J apporte l'IA aux environnements d'entreprise pour une utilisation sur les GPU et les CPU distribués.
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