Bahasa mesin dalam pertempuran

Manusiakan fungsi dan corak komputer memungkinkan untuk membangunkan kaedah baharu. Contohnya, mencipta "konduktor" kod yang diunjurkan.

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)

Konvolusi dan concatenator membentuk blok kawalan yang bertanggungjawab untuk pembentukan rangkaian saraf. Perkara yang sama dilaksanakan dalam timbunan terbuka - Kubernetes. Ia melaksanakan pengagihan fungsi antara perkhidmatan.

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

Menyambung ke pelayan sumber juga merupakan tugas biasa untuk ML dan Kubernetes. Kod dan perisian sumber terbuka sukar untuk dibandingkan, tetapi kemahiran pengurusan adalah jelas!

Adalah berguna untuk pembangun melihat bukan sahaja algoritma dan formula, tetapi juga teknologi terbuka yang menggantikannya.

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')

Fungsi pengoptimuman dan entropi silang adalah pembantu yang sangat baik dalam mengurus pembangunan ML. Mereka mengatur urutan tindakan model rangkaian saraf.

Fungsi pengoptimuman dan entropi silang adalah pembantu yang sangat baik dalam mengurus pembangunan ML. Mereka mengatur urutan tindakan model rangkaian saraf.

pred = model.predict(x) - Ia juga berguna untuk meramalkan hasil rangkaian saraf.

Atas ialah kandungan terperinci Bahasa mesin dalam pertempuran. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!