|
Mavzu: Ochiq kodli (Open Source) chuqur o‘qitish freymvorklari 705-22- guruh magistranti
|
| bet | 10/10 | | Sana | 19.12.2023 | | Hajmi | 1,98 Mb. | | #124271 |
Bog'liq DLChainer
Chainer
Chainer ning afzalligi:
- Chainer juda intuitiv va moslashuvchan. Bajarish bo'yicha aniqlash yondashuvi bilan boshqaruv oqimlarini tavsiflash uchun if operatorlari va for sikllari kabi mahalliy dasturlash tili konstruktsiyalaridan foydalanish mumkin. Bu moslashuvchanlik takroriy neyron tarmoqlarni amalga oshirishda foydali bo'ladi;
- Chainer ning yana bir muhim afzalligi - bu disk raskadrovka qulayligi. Ta'riflar bo'yicha yondashuv bilan siz tilning o'rnatilgan tuzatuvchisi yordamida o'quv hisoblarini to'xtatib qo'yishingiz va ma'lum tarmoq kodi orqali uzatilayotgan ma'lumotlarni tekshirishingiz mumkin.
04 XULOSA Xulosa qilib aytganda, chuqur o'rganish sohasi tez rivojlanmoqda va tadqiqotchilar va amaliyotchilar tanlashlari mumkin bo'lgan juda ko'p vositalar mavjud. TensorFlow, PyTorch, Caffe, Keras, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit, Torch, Deeplearning4J, CNTK va Torch kabi eng yaxshi 10 ta chuqur o'rganish vositalarining barchasi noyob xususiyatlar va imkoniyatlarni taklif etadi. Freymworkni tanlash, oxir-oqibat, foydalanuvchining o'ziga xos ehtiyojlariga, masalan, ular hal qilmoqchi bo'lgan muammo turiga, afzal ko'rgan dasturlash tiliga va ularda mavjud bo'lgan uskunaga bog'liq. Tanlangan vositadan qat'i nazar, chuqur o'rganish sun'iy intellekt dunyosida muhim va tez rivojlanayotgan soha bo'lib qolaveradi. Shunday qilib, mavjud bo'lgan barcha asosiy DL tizimlari haqida batafsil ma'lumotga ega bo'lgandan so'ng, ongli qaror qabul qilish va loyiha uchun eng mosini tanlash va yuqorida sanalgan DL tizimlaridan qaysi biri mos kelmasligini bilib olish mumkin: talablar, foydalanish yoki sotish.
|
| |
