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(Keras)는 파이썬으로 작성된 오픈 소스 신경망 라이브러리이다. MXNet, Deeplearning4j, 텐서플로, Microsoft Cognitive Toolkit 또는 Theano 위에서 수행할 수 있다.[1][2] 딥 신경망과의 빠른 실험을 가능케 하도록 설계되었으며 최소한의 모듈 방식의 확장 가능성에 초점을 둔다. ONEIROS(Open-ended Neuro-Electronic Intelligent Robot Operating System) 프로젝트의 연구적 노력의 일환으로 개발되었으며[3] 주 개발자이자 유지보수자는 구글의 엔지니어 Francois Chollet이다.
2017년, 구글의 텐서플로 팀은 텐서플로의 코어 라이브러리에 케라스를 지원하기로 결정하였다. 케라스가 단대단(end-to-end) 기계 학습 프레임워크가 아닌 인터페이스의 역할을 염두에 두었다. 더 높은 수준의 더 직관적인 추상화 집합을 표현함으로써 백엔드 과학 컴퓨팅 라이브러리임에도 불구하고 신경망을 구성하기 쉽게 만들어준다(Keras)는 파이썬으로 작성된 오픈 소스 신경망 라이브러리이다. MXNet, Deeplearning4j, 텐서플로, Microsoft Cognitive Toolkit 또는 Theano 위에서 수행할 수 있다.[1][2] 딥 신경망과의 빠른 실험을 가능케 하도록 설계되었으며 최소한의 모듈 방식의 확장 가능성에 초점을 둔다. ONEIROS(Open-ended Neuro-Electronic Intelligent Robot Operating System) 프로젝트의 연구적 노력의 일환으로 개발되었으며[3] 주 개발자이자 유지보수자는 구글의 엔지니어 Francois Chollet이다.
2017년, 구글의 텐서플로 팀은 텐서플로의 코어 라이브러리에 케라스를 지원하기로 결정하였다. 케라스가 단대단(end-to-end) 기계 학습 프레임워크가 아닌 인터페이스의 역할을 염두에 두었다. 더 높은 수준의 더 직관적인 추상화 집합을 표현함으로써 백엔드 과학 컴퓨팅 라이브러리임에도 불구하고 신경망을 구성하기 쉽게 만들어준다
(Keras)는 파이썬으로 작성된 오픈 소스 신경망 라이브러리이다. MXNet, Deeplearning4j, 텐서플로, Microsoft Cognitive Toolkit 또는 Theano 위에서 수행할 수 있다.[1][2] 딥 신경망과의 빠른 실험을 가능케 하도록 설계되었으며 최소한의 모듈 방식의 확장 가능성에 초점을 둔다. ONEIROS(Open-ended Neuro-Electronic Intelligent Robot Operating System) 프로젝트의 연구적 노력의 일환으로 개발되었으며[3] 주 개발자이자 유지보수자는 구글의 엔지니어 Francois Chollet이다.
2017년, 구글의 텐서플로 팀은 텐서플로의 코어 라이브러리에 케라스를 지원하기로 결정하였다. 케라스가 단대단(end-to-end) 기계 학습 프레임워크가 아닌 인터페이스의 역할을 염두에 두었다. 더 높은 수준의 더 직관적인 추상화 집합을 표현함으로써 백엔드 과학 컴퓨팅 라이브러리임에도 불구하고 신경망을 구성하기 쉽게 만들어준다(Keras)는 파이썬으로 작성된 오픈 소스 신경망 라이브러리이다. MXNet, Deeplearning4j, 텐서플로, Microsoft Cognitive Toolkit 또는 Theano 위에서 수행할 수 있다.[1][2] 딥 신경망과의 빠른 실험을 가능케 하도록 설계되었으며 최소한의 모듈 방식의 확장 가능성에 초점을 둔다. ONEIROS(Open-ended Neuro-Electronic Intelligent Robot Operating System) 프로젝트의 연구적 노력의 일환으로 개발되었으며[3] 주 개발자이자 유지보수자는 구글의 엔지니어 Francois Chollet이다.
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(Keras)는 파이썬으로 작성된 오픈 소스 신경망 라이브러리이다. MXNet, Deeplearning4j, 텐서플로, Microsoft Cognitive Toolkit 또는 Theano 위에서 수행할 수 있다.[1][2] 딥 신경망과의 빠른 실험을 가능케 하도록 설계되었으며 최소한의 모듈 방식의 확장 가능성에 초점을 둔다. ONEIROS(Open-ended Neuro-Electronic Intelligent Robot Operating System) 프로젝트의 연구적 노력의 일환으로 개발되었으며[3] 주 개발자이자 유지보수자는 구글의 엔지니어 Francois Chollet이다.
2017년, 구글의 텐서플로 팀은 텐서플로의 코어 라이브러리에 케라스를 지원하기로 결정하였다. 케라스가 단대단(end-to-end) 기계 학습 프레임워크가 아닌 인터페이스의 역할을 염두에 두었다. 더 높은 수준의 더 직관적인 추상화 집합을 표현함으로써 백엔드 과학 컴퓨팅 라이브러리임에도 불구하고 신경망을 구성하기 쉽게 만들어준다
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