​​​​​Machine-Learning: Keras gewinnt in TensorFlow 2․10 an Usability
#ARM #AmazonWebServices #DeepLearning #Intel #Keras #MachineLearning #TensorFlow #TensorflowLite

TensorFlow erhöht die Keras-Nutzerfreundlichkeit durch einen neuen Umgang mit Attention Layern und geht eine Kooperation mit Intel, AWS und weiteren ein․

​​​​​Machine Learning: TensorFlow 2․12 wird ein neues Keras-Speicherformat einführen
#Google #Keras #MachineLearning #MachineLearningFramework #Python #TensorFlow

Der aktuelle Release Candidate bringt ein neues Speicherformat für Keras-Modelle sowie einen neuen Namespace und entfernt redundante Pakete․

​​​​​heise+ | KI in Python: Mit neuronalen Netzen ein selbstlernendes System entwickeln
#DeepQLearning #Keras #KünstlicheIntelligenz #MachineLearning #Python #QLearning

Bei Umgebungen mit vielen Zuständen stößt Q-Learning an seine Grenzen․ Mit Deep-Q-Learning setzt man neuronale Netze ein, um ein Problem effizient zu lösen․

​​​​​Machine Learning: Keras Core bringt das Multi-Backend zurück
#Keras #MachineLearning #Python #TensorFlow

Die Beta für Keras Core bietet eine Multi-Backend-Implementierung und kann mit TensorFlow, JAX, and PyTorch umgehen․ Im Herbst soll sie zu Keras 3․0 werden․

​​​​​Keras 3․0 ist da – für drei ML-Frameworks
#Keras #KünstlicheIntelligenz #MachineLearning #PyTorch #TensorFlow

Die High-Level-Schnittstelle Keras für die Entwicklung von Deep-Learning-Modellen spricht jetzt nicht nur mit TensorFlow, sondern auch mit JAX und PyTorch․