Sida 3 - Programvara för djupinlärning - Mest populära apparna - Sydgeorgien och Sydsandwichöarna

Programvara för djupinlärning hänvisar till en kategori av mjukvaruverktyg och ramverk utformade för att underlätta skapandet, utbildningen och implementeringen av modeller för djupinlärning. Deep learning är en delmängd av maskininlärning som innebär att man tränar artificiella neurala nätverk med många lager (därav termen "djup") för att lära sig representationer av data. Programvara för djupinlärning tillhandahåller vanligtvis funktioner som: * Neural nätverksarkitekturdesign: Verktyg för att designa och anpassa arkitekturen för djupa neurala nätverk, inklusive specificering av antalet lager, typer av lager (t.ex. faltning, återkommande) och anslutningar mellan lager. * Dataförbearbetning och förstärkning: Verktyg för att förbereda och förbearbeta indata för träning av modeller för djupinlärning, inklusive uppgifter som normalisering, dataförstärkning och extrahering av funktioner. * Modellträning och optimering: Algoritmer och tekniker för att träna djupinlärningsmodeller på stora datamängder, inklusive optimeringsalgoritmer som stokastisk gradientnedstigning, och metoder för att hantera överanpassning som regularisering och bortfall. * Modellutvärdering och validering: Verktyg för att utvärdera prestandan hos tränade modeller på validerings- och testdatauppsättningar, inklusive mätvärden som noggrannhet, precision, återkallelse och F1-poäng. * Implementering och slutledning: Faciliteter för att distribuera utbildade modeller för djupinlärning i produktionsmiljöer för slutsatser om ny data, ofta genom integration med ramverk och plattformar för mjukvaruutveckling. Populära ramverk för djupinlärning inkluderar TensorFlow, PyTorch, Keras och Caffe. Dessa ramverk ger abstraktioner och API:er på hög nivå som gör det lättare för utvecklare och forskare att bygga och experimentera med modeller för djupinlärning utan att behöva implementera allt från grunden.

© 2024 WebCatalog, Inc.