Le langage machine au combat

L'humanisation des fonctions et des modèles informatiques permet de développer de nouvelles méthodes. Par exemple, créer un « conducteur » de code projeté.

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)

Les convolutions et les concaténateurs forment un bloc de contrôle responsable de la formation d'un réseau neuronal. Une chose similaire est implémentée dans la pile ouverte - Kubernetes. Il met en œuvre la répartition des fonctions entre les services.

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

La connexion au serveur source est également une tâche courante pour ML et Kubernetes. Le code et les logiciels open source sont difficiles à comparer, mais la compétence en gestion est évidente !

Il sera utile aux développeurs de voir non seulement les algorithmes et les formules, mais aussi les technologies ouvertes qui les remplacent.

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')

Les fonctions d'optimisation et d'entropie croisée sont d'excellents assistants dans la gestion du développement du ML. Ils organisent la séquence d'actions du modèle de réseau neuronal.

Les fonctions d'optimisation et d'entropie croisée sont d'excellents assistants dans la gestion du développement du ML. Ils organisent la séquence d'actions du modèle de réseau neuronal.

pred = model.predict(x) - Il est également utile de prédire le résultat d'un réseau de neurones.

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