Програмне забезпечення штучної нейронної мережі - Найпопулярніші застосунки
Штучні нейронні мережі (ШНМ) — це обчислювальні моделі, створені за структурою та функціями нейронних мереж людського мозку. Ці моделі створені для обробки величезних масивів даних і навчання з них, що дозволяє їм приймати рішення, розпізнавати шаблони та вирішувати складні проблеми. ШНМ складаються з взаємопов’язаних вузлів або нейронів, організованих у шари. Інформація тече мережею, при цьому кожен нейрон обробляє вхідні дані та передає їх на наступний рівень. Глибокі нейронні мережі (DNN) — це особливий тип ШНМ, який містить кілька прихованих рівнів між вхідним і вихідним рівнями. Ці приховані рівні дозволяють DNN вивчати складні представлення вхідних даних, що веде до більш складних можливостей прийняття рішень і вирішення проблем. Розробники часто використовують DNN під час створення інтелектуальних програм, які вимагають розширених можливостей навчання та обробки. Штучні нейронні мережі служать основою для різних алгоритмів глибокого навчання, включаючи розпізнавання зображень, обробку природної мови та розпізнавання мови. Навчаючись на великих наборах даних, ШНМ можуть витягувати значущі характеристики та шаблони зі складних даних, що дозволяє виконувати такі завдання, як класифікація зображень, переклад мови та синтез голосу. Щоб розглядати для включення в категорію штучних нейронних мереж, продукт повинен відповідати таким критеріям: * Забезпечте структуру мережі, що складається з взаємопов’язаних нейронних одиниць, щоб полегшити можливості навчання. * Служить основою для реалізації алгоритмів глибокого навчання, таких як DNN. * Підтримка інтеграції з джерелами даних для забезпечення нейронної мережі необхідною інформацією для процесів навчання та прийняття рішень. Загалом, штучні нейронні мережі відіграють вирішальну роль у розвитку машинного навчання та штучного інтелекту, забезпечуючи широкий спектр програм у різних галузях.
Запит на новий застосунок
AWS Console
amazon.com
Amazon Web Services (AWS) є дочірньою компанією Amazon, яка надає платформи хмарних обчислень на вимогу та API для окремих осіб, компаній і урядів на основі розрахункової оплати за використання. Ці веб-сервіси хмарних обчислень надають різноманітну базову абстрактну технічну інфраструктуру та блоки ...
Google Cloud Platform
google.com
Google Cloud Platform (GCP), запропонована Google, — це набір хмарних обчислювальних служб, які працюють на тій самій інфраструктурі, яку Google використовує внутрішньо для своїх продуктів для кінцевих користувачів, таких як Пошук Google, Gmail, сховище файлів і YouTube. Окрім набору інструментів ке...
npm
npmjs.com
npm — це менеджер пакетів для мови програмування JavaScript, який підтримується npm, Inc. npm — це менеджер пакетів за замовчуванням для середовища виконання JavaScript Node.js. Він складається з клієнта командного рядка, який також називається npm, і онлайнової бази даних загальнодоступних і платни...
Neuton.AI
neuton.ai
Neuton.AI – платформа Tiny ML без коду. Neuton.AI був розроблений, щоб допомогти користувачам автоматично створювати надзвичайно крихітні оптимальні моделі ML розмір і точність, і вбудовувати їх у будь-який мікроконтролер, навіть із 8-бітною точністю. Моделі Neuton надзвичайно компактні. До 1000 р...
NVIDIA Developer
developer.nvidia.com
Створюйте програми за допомогою Generative AI. Створюйте прототипи та розгортайте штучний інтелект за допомогою готових до виробництва API, які працюють будь-де.
NetApp
netapp.com
Створіть інтелектуальну інфраструктуру даних за допомогою NetApp, яка об’єднує все це разом — розумніший спосіб дозволити даним процвітати. Будь-яка програма, будь-які дані, будь-де.
Tune AI
tunehq.ai
Tune AI стимулює впровадження GenAI на підприємствах. Нас підтримують Accel, Flipkart Ventures, Together Fund, Speciale Invest, Techstars та інші відомі інвестори TuneChat: наша програма для чату на основі моделей з відкритим кодом TuneStudio: наш ігровий майданчик для розробників для тонкого нала...