TensorFlow

Дифференциальное уравнение в частных производных (PDE) – это дифференциальное уравнение, которое включает в себя частные производные с неизвестной функцией нескольких независимых переменных. Что касается дифференциальных уравнений в частных производных, мы сосредоточимся на создании новых графиков. Предположим,

Оптимизация градиентного спуска считается важной концепцией в науке о данных. Рассмотрим шаги, показанные ниже, чтобы понять реализацию оптимизации градиентного спуска:   Шаг 1 Включите необходимые модули и объявление переменных x и y, с помощью которых

В этой главе мы узнаем о реализации XOR с использованием TensorFlow. Прежде чем начать с реализации XOR в TensorFlow, давайте посмотрим значения таблицы XOR. Это поможет нам понять процесс шифрования и дешифрования. A В A XOR B 0 0

Оптимизаторы – это расширенный класс, который включает дополнительную информацию для обучения конкретной модели. Класс оптимизатора инициализируется с заданными параметрами, но важно помнить, что тензор не нужен. Оптимизаторы используются для повышения скорости и производительности при обучении конкретной модели.

В этой главе мы сосредоточимся на сети, которую нам нужно будет изучить из известного набора точек, называемых x и f (x). Один скрытый слой создаст эту простую сеть. Код для объяснения скрытых слоев персептрона, показан ниже:

Многослойный персептрон определяет наиболее сложную архитектуру искусственных нейронных сетей. Он в основном состоит из нескольких слоев персептрона. Схематическое представление многослойного обучения персептрона показано ниже:   Сети MLP обычно используются в контролируемом формате обучения. Типичный алгоритм обучения для

Здесь мы сосредоточимся на формировании MetaGraph в TensorFlow. Это поможет нам понять модуль экспорта в TensorFlow. MetaGraph содержит основную информацию, необходимую для обучения, выполнения оценки или выполнения вывода на ранее обученном графике. Ниже приведен фрагмент кода для

Эта глава будет посвящена тому, как начать работу с распределенным TensorFlow. Цель состоит в том, чтобы помочь разработчикам понять основные концепции распределенных TF, которые повторяются, такие как TF-серверы. Мы будем использовать блокнот Jupyter для оценки

Keras – это компактная, простая в изучении высокоуровневая библиотека Python, работающая поверх фреймворка TensorFlow. Это сделано с акцентом на понимание методов глубокого обучения, таких как создание слоев для нейронных сетей, поддерживающих концепции форм и математических деталей. Создание

В этой главе мы сосредоточимся на разнице между CNN и RNN: CNN RNN Он подходит для пространственных данных, таких как изображения. RNN подходит для временных данных, также называемых последовательными данными. CNN считается более мощным, чем