Maschinensprache im Kampf

Die Humanisierung von Computerfunktionen und -mustern ermöglicht die Entwicklung neuer Methoden. Zum Beispiel das Erstellen eines projizierten „Dirigents“ des Codes.

up_1 = UpSampling2D(2, interpolation='bilinear')(pool_4) 
conc_1 = Concatenate()([conv_4_2, up_1]) 

conv_up_1_1 = Conv2D(256, (3, 3), padding='same')(conc_1) 
conv_up_1_1 = Activation('relu')(conv_up_1_1)

conv_up_1_2 = Conv2D(256, (3, 3), padding='same')(conv_up_1_1)
conv_up_1_2 = Activation('relu')(conv_up_1_2)

Faltungen und Verkettungen bilden einen Kontrollblock, der für die Bildung eines neuronalen Netzwerks verantwortlich ist. Ähnliches ist im Open Stack implementiert – Kubernetes. Es implementiert die Verteilung von Funktionen zwischen Diensten.

conv_up_4_2 = Conv2D(1, (3, 3), padding='same')(conv_up_4_1) 
result = Activation('sigmoid')(conv_up_4_2)

Das Herstellen einer Verbindung zum Quellserver ist auch eine häufige Aufgabe für ML und Kubernetes. Code und Open-Source-Software sind schwer zu vergleichen, aber die Managementfähigkeiten sind offensichtlich!

Für Entwickler wird es nützlich sein, nicht nur Algorithmen und Formeln zu sehen, sondern auch offene Technologien, die sie ersetzen.

adam = keras.optimizers.Adam(lr=0.0001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-08, decay=0.0)

model.compile(adam, 'binary_crossentropy')

Optimierungs- und Kreuzentropiefunktionen sind hervorragende Helfer bei der Verwaltung der Entwicklung von ML. Sie organisieren den Aktionsablauf des neuronalen Netzwerkmodells.

Optimierungs- und Kreuzentropiefunktionen sind hervorragende Helfer bei der Verwaltung der Entwicklung von ML. Sie organisieren den Aktionsablauf des neuronalen Netzwerkmodells.

pred = model.predict(x) – Es ist auch nützlich, das Ergebnis eines neuronalen Netzwerks vorherzusagen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonMaschinensprache im Kampf. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!