|
Eng mashhur va keng qo'llaniladigan chuqur o'rganish vositalari va ularning o'ziga xos xususiyatlarini ko'rib chiqamiz
|
| bet | 3/10 | | Sana | 19.12.2023 | | Hajmi | 1,98 Mb. | | #124271 |
Bog'liq DL Умумий электротехника ва электроника асослари.Одилов Қ, Документ Microsoft Word, ТАЛОН, Yangilanayotgan O\'zbekiston milliy tiklanishdan-milliy yuksalish sari, draft-sp800-90c, referatbank-54752, Bipolyar tranzistorlar. Reja Bipolyar tranzistor haqida umumiy , J.Farhod O\'rnatilgan Lab-1, J.Farhod O\'rnatilgan Lab-2, 1 kurs farm noorganik kimyo II smestr, 5-6-7-8-9-sinf texnologiya qizlar ish reja 2023-yil, Mavzu Zamonaviy robotlar tarkibiy tuzilmasi, ularning parametrl-azkurs.org, O�zbekiston respublikasi va o�rta maxsus ta�lim vazirligi samarq, Operatsiya-buyum tizimi, 2-Mustaqil ishEng mashhur va keng qo'llaniladigan chuqur o'rganish vositalari va ularning o'ziga xos xususiyatlarini ko'rib chiqamiz.
OCHIQ KODLI CHUQUR O’RGATISH FREYMVORKLARI
TensorFlow
TensorFlow - bu mashina o‘rganish uchun ochiq manbali, bepul dasturiy ta'minot kutubxonasi va eng mashhur chuqur o‘rganish vositalaridan biri. U deyarli butunlay Python yordamida kodlangan. Google tomonidan ishlab chiqilgan bo'lib, u neyron tarmoqlarni o'qitish va xulosa chiqarish uchun maxsus optimallashtirilgan.
Chuqur oʻrganish xulosasi - bu avval tekshirilmagan maʼlumotlar haqida bashorat qilish uchun oʻqitilgan chuqur neyron tarmoq modellaridan foydalanish jarayonidir. TensorFlow ishlab chiquvchilarga ma'lumotlar oqimi grafiklaridan foydalangan holda ko'p qatlamli yirik neyron tarmoqlarni ishlab chiqarish imkonini beradi. Demak, Tensorflow bu katta raqamli hisoblarni qo'llab-quvvatlaydi, bu esa tensorlar deb ataladigan umumlashtirilgan vektorlar va matritsalarni o'z ichiga olgan ko'p o'lchovli massivlar shaklida ma'lumotlarni qabul qiladi.
TensorFlow Eslab qoling! - JavaScript, C++, C#, Java, Go va Julia tillarida ko'plab eksperimental interfeyslar mavjud bo'lsa-da, Python TensorFlow bilan ishlash uchun eng ko'p afzal qilingan dasturlash tilidir;
- Kuchli hisoblash klasterlarida modellarni ishga tushirish va joylashtirishdan tashqari, TensorFlow mobil platformalarda (iOS va Android) ham modellarni ishga tushirishi mumkin;
- TensorFlow ehtiyotkorlik bilan kodlashni talab qiladi va statik hisoblash grafigida ishlaydi. Shunday qilib, avval siz jadvalni aniqlab olishingiz va keyin hisob-kitoblarni bajarishingiz kerak bo'ladi. Agar model arxitekturasida biron bir o'zgarishlar bo'lsa, siz modelni qayta tayyorlashingiz kerak bo'ladi.
TensorFlow
TensorFlow ning afzalligi:
- TensorFlow chuqur o'rganish modellarini ishlab chiqish va chuqur o'rganish arxitekturasi bilan tajriba o'tkazish uchun eng mos keladi;
- U grafiklarni, SQL jadvallarini va rasmlarni birgalikda kiritishni o'z ichiga olgan ma'lumotlarni integratsiyalash funktsiyalari uchun ishlatiladi.
|
|
Bosh sahifa
Aloqalar
Bosh sahifa
Eng mashhur va keng qo'llaniladigan chuqur o'rganish vositalari va ularning o'ziga xos xususiyatlarini ko'rib chiqamiz
|
