Введение в TensorFlow ⚙️
TensorFlow – это библиотека или структура программного обеспечения, разработанная командой Google для максимально простой реализации концепций машинного и глубокого обучения.
#TensorFlow
TensorFlow – это библиотека или структура программного обеспечения, разработанная командой Google для максимально простой реализации концепций машинного и глубокого обучения.
#TensorFlow
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥰17👍7⚡5🫡4🗿3🌚1
Data Secrets
Введение в TensorFlow ⚙️ TensorFlow – это библиотека или структура программного обеспечения, разработанная командой Google для максимально простой реализации концепций машинного и глубокого обучения. #TensorFlow
Введение в TensorFlow: Часть 2
TensorFlow - библиотека для машинного обучения, разработанная компанией Google для построения и тренировки нейронных сетей.
#TensorFlow
TensorFlow - библиотека для машинного обучения, разработанная компанией Google для построения и тренировки нейронных сетей.
#TensorFlow
👍18🤩3
Введение в TensorFlow: Часть 3
Стохастичсекий градиентный спуск используются в нелинейных задач, в которых прямое решение задачи весьма затруднительно. Поэтому при оптимизации этот алгоритм весьма действенен. Однако, недостатком является то, что алгоритм застревает в локальных минимумах функции. Из-за этого нельзя с уверенностью сказать, что найденное решение - лучшее.
#TensorFlow
0 • 1
Стохастичсекий градиентный спуск используются в нелинейных задач, в которых прямое решение задачи весьма затруднительно. Поэтому при оптимизации этот алгоритм весьма действенен. Однако, недостатком является то, что алгоритм застревает в локальных минимумах функции. Из-за этого нельзя с уверенностью сказать, что найденное решение - лучшее.
#TensorFlow
0 • 1
🔥8👍5
TensorFlow: Оптимизаторы градиентного спуска
Стохастический градиентный спуск застревает в локальных минимумах функции. Чтобы это устранить используют различные методы, например метод моментов, Adagrad, Adadelta и др.
#TensorFlow
Градиентный спуск в TensorFlow
Стохастический градиентный спуск застревает в локальных минимумах функции. Чтобы это устранить используют различные методы, например метод моментов, Adagrad, Adadelta и др.
#TensorFlow
Градиентный спуск в TensorFlow
👍14🔥6
Data Secrets
TensorFlow: Оптимизаторы градиентного спуска Стохастический градиентный спуск застревает в локальных минимумах функции. Чтобы это устранить используют различные методы, например метод моментов, Adagrad, Adadelta и др. #TensorFlow Градиентный спуск в TensorFlow
TensorFlow: Оптимизаторы градиентного спуска ⚙️
Стохастический градиентный спуск застревает в локальных минимумах функции. Чтобы это устранить используют различные методы, например метод моментов, Adagrad, Adadelta и др.
#TensorFlow
Градиентный спуск в TensorFlow
Стохастический градиентный спуск застревает в локальных минимумах функции. Чтобы это устранить используют различные методы, например метод моментов, Adagrad, Adadelta и др.
#TensorFlow
Градиентный спуск в TensorFlow
👍16