戦闘における機械語

コンピュータの機能とパターンを人間化することで、新しい手法の開発が可能になります。たとえば、コードの投影された「導体」を作成します。

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)

畳み込みと連結子は、ニューラル ネットワークの形成を担う制御ブロックを形成します。同様のものがオープン スタック - Kubernetes にも実装されています。サービス間の機能分散を実現します。

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

ソースサーバーへの接続も、ML と Kubernetes の共通タスクです。コードとオープンソース ソフトウェアを比較するのは難しいですが、管理スキルは明らかです!

開発者にとって、アルゴリズムや公式だけでなく、それらに代わるオープン テクノロジも確認できると便利です。

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')

最適化関数とクロスエントロピー関数は、ML の開発を管理する際の優れたアシスタントです。これらは、ニューラル ネットワーク モデルの一連のアクションを整理します。

最適化関数とクロスエントロピー関数は、ML の開発を管理する際の優れたアシスタントです。これらは、ニューラル ネットワーク モデルの一連のアクションを整理します。

pred = model.predict(x) - ニューラル ネットワークの結果を予測するのにも役立ちます。

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