신경망: Wolfram Language 11의 신기능

신경망

버전 11은 CPU와 GPU의 훈련 지원을 포함한 정밀 신경망 프레임워크를 도입하였습니다. 비전 지향적인 레이어가 다른 훈련된 네트워크를 언어의 다른 부분과 완벽하게 상호 운용할 수 있는 인코더와 디코더가 장착되었습니다. 네트워크의 구축 및 훈련에는 단 몇 줄의 코드만이 필요한 경우가 대부분이며, 전문 지식이없는 사용자도 심층 학습 사용이 가능합니다.

다양한 종류의 이미지 지향의 레이어를 사용하여 최첨단 컴퓨터 비전 알고리즘의 구현 »
다중 입력, 출력, 임의의 유향 비순회 그래프의 연결 구조를 사용한 네트워크 토폴로지 정의 »
이미지, 카테고리, 및 수치적 입출력 조작 »
멀티 태스킹 학습의 수행을 위해 복수 손실 함수에서 네트워크 정의 »
다양한 임베디드 분류자 행렬을 사용한 훈련된 네트워크의 간단한 평가 »

아웃 오브 코어 이미지 데이터 세트의 훈련 »
CPU 혹은 NVIDIA GPU에서의 네트워크 훈련 »
최고의 GPU 성능을 위한 NVIDIA CUDA® Deep Neural Network 라이브러리 (cuDNN) 활용 »
훈련된 네트워크의 "WLNet" 파일로 가져 오기 및 내보내기 »
간결한 네트워크 정의를 쓰기 위한 자동 텐서 형태 추정 장착 »

Wolfram 언어™

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기타

버전 11의 새로운 기능