전투에서의 기계어

컴퓨터 기능과 패턴의 인간화는 새로운 방법의 개발을 가능하게 합니다. 예를 들어, 코드의 투영된 "도체"를 생성합니다.

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)

컨벌루션과 연결은 신경망 형성을 담당하는 제어 블록을 형성합니다. 오픈 스택인 Kubernetes에서도 비슷한 기능이 구현됩니다. 서비스간 기능분배를 구현합니다.

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

소스 서버에 연결하는 것도 ML과 Kubernetes의 일반적인 작업입니다. 코드와 오픈소스 소프트웨어는 비교하기 어렵지만 관리 능력은 확실합니다!

알고리즘과 수식뿐만 아니라 이를 대체하는 개방형 기술까지 살펴보는 것이 개발자에게 도움이 될 것입니다.

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')

최적화 및 교차 엔트로피 기능은 ML 개발 관리에 탁월한 보조 도구입니다. 신경망 모델의 일련의 동작을 구성합니다.

최적화 및 교차 엔트로피 기능은 ML 개발 관리에 탁월한 보조 도구입니다. 신경망 모델의 일련의 동작을 구성합니다.

pred = model.predict(x) - 신경망의 결과를 예측하는 데에도 유용합니다.

위 내용은 전투에서의 기계어의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!