Найдите подходящее программное обеспечение и услуги.
Превратите веб-сайты в приложения с помощью WebCatalog Desktop и пользуйтесь множеством эксклюзивных приложений для Mac, Windows. Пространства помогают упорядочивать приложения, легко переключаться между аккаунтами и повышать продуктивность.
Искусственные нейронные сети (ИНС) — это вычислительные модели, основанные на структуре и функциях нейронных сетей человеческого мозга. Эти модели предназначены для обработки и обучения огромных объемов данных, что позволяет им принимать решения, распознавать закономерности и решать сложные проблемы. ИНС состоят из взаимосвязанных узлов или нейронов, организованных слоями. Информация течет по сети, каждый нейрон обрабатывает входные данные и передает их на следующий уровень. Глубокие нейронные сети (DNN) — это особый тип ИНС, который включает в себя несколько скрытых слоев между входным и выходным слоями. Эти скрытые уровни позволяют DNN изучать сложные представления входных данных, что приводит к более сложным возможностям принятия решений и решения проблем. Разработчики часто используют DNN при создании интеллектуальных приложений, требующих расширенных возможностей обучения и обработки. Искусственные нейронные сети служат основой для различных алгоритмов глубокого обучения, включая распознавание изображений, обработку естественного языка и распознавание речи. Обучаясь на больших наборах данных, ИНС могут извлекать значимые функции и закономерности из сложных данных, позволяя решать такие задачи, как классификация изображений, языковой перевод и синтез голоса. Чтобы быть рассмотренным для включения в категорию «Искусственные нейронные сети», продукт должен соответствовать следующим критериям: * Обеспечить сетевую структуру, состоящую из взаимосвязанных нейронных блоков, для облегчения обучения. * Служить основой для реализации алгоритмов более глубокого обучения, таких как DNN. * Поддержка интеграции с источниками данных для снабжения нейронной сети актуальной информацией для процессов обучения и принятия решений. В целом, искусственные нейронные сети играют решающую роль в развитии машинного обучения и искусственного интеллекта, обеспечивая широкий спектр приложений в различных отраслях.
Отправить новое приложение
AWS Console
amazon.com
Консоль AWS позволяет пользователям управлять облачными сервисами Amazon Web Services через единый интерфейс, включая управление несколькими учетными записями.
Google Cloud Platform
google.com
Google Cloud Platform (GCP) предлагает облачные вычислительные услуги, включая хранилище данных и аналитику, для бизнеса и индивидуальных пользователей.
NVIDIA Developer
developer.nvidia.com
Платформа NVIDIA Developer помогает разработчикам создавать приложения с ИИ, предлагая доступ к инструментам, библиотекам и микросервисам для разработки и развертывания.
Tune AI
tunehq.ai
Tune AI способствует внедрению GenAI на предприятиях. Нас поддерживают Accel, Flipkart Ventures, Together Fund, Speciale Invest, Techstars и другие известные инвесторы. TuneChat: наше приложение для чата, основанное на моделях с открытым исходным кодом. TuneStudio: наша площадка для разработчиков, позволяющая точно настраивать и развертывать LLM. ChainFury: наш движок подсказок с открытым исходным кодом, доступный на GitHub.
npm
npmjs.com
npm — менеджер пакетов для JavaScript, используемый для установки, обновления и управления зависимостями в проектах Node.js и React.js.
Neuton.AI
neuton.ai
Neuton.AI – платформа Tiny ML без кода. Neuton.AI был разработан, чтобы помочь пользователям автоматически создавать оптимальные модели ML с минимальными размерами. размера и точности и встроить их в любой микроконтроллер, даже с 8-битной точностью. Модели Neuton чрезвычайно компактны. До 1000 раз: • меньше • иметь меньше коэффициентов • продемонстрировать более быстрый вывод по сравнению с TensorFlow и другими фреймворками. Наша команда специалистов по данным создала уникальную структуру нейронной сети. Нейтон, который является «мозгом» нашей платформы. Фреймворк основан на принципе создания понейронной модели, что позволяет пользователям * автоматически создавать модели оптимального размера и точности * избегайте ручного поиска параметров нейронной сети * исключить необходимость сжатия, квантования и обрезки модели после ее создания * создавайте невероятно компактные модели, готовые для встраивания в микроконтроллеры Модели Neuton сохраняют все исходные характеристики без снижения точности. Neuton не уменьшает размер модели после ее создания. Пользуйтесь нашим сервисом абсолютно бесплатно Создайте свою первую чрезвычайно миниатюрную модель машинного обучения с помощью Neuton, чтобы сделать свое периферийное устройство интеллектуальным.
© 2025 WebCatalog, Inc.