Зміст
40 відносини: Android, Basic Linear Algebra Subprograms, C (мова програмування), C++, CUDA, Facebook, GitHub, IBM, IOS, Linux, Lua, MacOS, REPL, Wired, Клас (програмування), Компонувальник (шаблон проектування), Конструктор (програмування), Порівняння програмного забезпечення глибинного навчання, Поліноміальний розподіл, Перехресна ентропія, Об'єкт (програмування), Нормальний розподіл, Нейронна мережа прямого поширення, Неперервний рівномірний розподіл, Регуляризація (математика), Співпрограма, Серіалізація, Функція втрат, Фабричний метод (шаблон проектування), Цикл (математика), Штучна нейронна мережа, Штучний інтелект, Яндекс, Машинне навчання, Множення матриць, Метод стохастичного градієнта, Бібліотека підпрограм, Багатошаровий перцептрон, Відкрите програмне забезпечення, Глибинне навчання.
- Безплатне статистичне програмне забезпечення
- Програмне забезпечення глибокого навчання
- Програмне забезпечення на Lua
Android
Android — (вимов. Андроїд) операційна система і платформа для мобільних телефонів та планшетних комп'ютерів, створена компанією Google на базі ядра Linux.
Переглянути Torch і Android
Basic Linear Algebra Subprograms
Basic Linear Algebra Subprograms (BLAS) (Основні підпрограми з лінійної алгебри) — встановлений де-факто стандарт інтерфейсу бібліотек підпрограм, призначених для виконання основних операцій лінійної алгебри, таких як, наприклад, множення матриць та векторів.
Переглянути Torch і Basic Linear Algebra Subprograms
C (мова програмування)
C (Сі) — універсальна, процедурна, імперативна мова програмування загального призначення, розроблена у 1972 році Денісом Рітчі у Bell Telephone Laboratories з метою написання нею операційної системи UNIX.
Переглянути Torch і C (мова програмування)
C++
C++ (Сі-плюс-плюс) — мова програмування високого рівня з підтримкою кількох парадигм програмування: об'єктно-орієнтованої, узагальненої та процедурної.
Переглянути Torch і C++
CUDA
CUDA(Compute Unified Device Architecture) — програмно-апаратна архітектура паралельних обчислень, яка дозволяє істотно збільшити обчислювальну продуктивність завдяки використанню графічних процесорів фірми Nvidia.
Переглянути Torch і CUDA
Facebook — найбільша у світі соціальна мережа, що почала працювати 4 лютого 2004 року як мережа для студентів деяких американських університетів.
Переглянути Torch і Facebook
GitHub
GitHub — один з найбільших веб-сервісів для спільної розробки програмного забезпечення.
Переглянути Torch і GitHub
IBM
International Business Machines Corporation (вимовляється Ай-Бі-Е́м, також відома як IBM або «Блакитний гігант») — американська електронна корпорація, один із найбільших світових виробників усіх видів комп'ютерів і програмного забезпечення, один з найбільших провайдерів глобальних інформаційних мереж.
Переглянути Torch і IBM
IOS
iOS (відома як iPhone OS до червня 2010 року) — це власницька мобільна операційна система від Apple.
Переглянути Torch і IOS
Linux
Лі́нукс (Linux, повна назва — GNU/Linux) — загальна назва UNIX-подібних операційних систем на основі однойменного ядра.
Переглянути Torch і Linux
Lua
Lua (місяць) — швидка і компактна скриптова мова програмування, розроблена підрозділом Tecgraf Католицького університету Ріо-де-Жанейро (Computer Graphics Technology Group of Pontifical Catholic University of Rio de Janeiro in Brazil).
Переглянути Torch і Lua
MacOS
macOS (до версії 10.7 включно — Mac OS X, до версії 10.11 включно — OS X; читається) — POSIX -сумісна операційна система корпорації Apple.
Переглянути Torch і MacOS
REPL
REPL (Read-eval-print loop — цикл читання-обчислення-друку) — просте інтерактивне середовище програмування.
Переглянути Torch і REPL
Wired
Wired («Підключений») — щомісячний журнал, що видається у Сан-Франциско (США).
Переглянути Torch і Wired
Клас (програмування)
В об'єктно-орієнтованому програмуванні, клас — це спеціальна конструкція, яка використовується для групування пов'язаних змінних та функцій.
Переглянути Torch і Клас (програмування)
Компонувальник (шаблон проектування)
Компонувальник, Composite — структурний шаблон який об'єднує об'єкти в ієрархічну деревовидну структуру, і дозволяє уніфіковане звертання для кожного елемента дерева.
Переглянути Torch і Компонувальник (шаблон проектування)
Конструктор (програмування)
В об'єктно-орієнтованому програмуванні конструктор класу (від constructor, деколи скорочують ctor) — спеціальний метод класу, який автоматично викликається при створенні об'єкта.
Переглянути Torch і Конструктор (програмування)
Порівняння програмного забезпечення глибинного навчання
У наступній таблиці зведені відомості про деякі з найпопулярніших програмних каркасів, бібліотек та комп'ютерних програм для глибинного навчання.
Переглянути Torch і Порівняння програмного забезпечення глибинного навчання
Поліноміальний розподіл
У теорії імовірностей поліноміальний розподіл є узагальненням біноміального розподілу.
Переглянути Torch і Поліноміальний розподіл
Перехресна ентропія
У теорії інформації перехресна ентропія між двох розподілами ймовірності вимірює середню кількість біт, необхідних для впізнання події з набору можливостей, якщо схема кодування, що використовується, базується на заданому розподілі ймовірностей q, замість «істинного» розподілу p.
Переглянути Torch і Перехресна ентропія
Об'єкт (програмування)
Об'єкт в об'єктно-орієнтованому програмуванні (ООП) — ключове поняття об'єктно-орієнтованих технологій проектування та програмування; втілення абстрактної моделі окремої сутності (предмету або поняття), що має чітко виражене функціональне призначення в деякій області, належить до визначеного класу та характеризується своїми властивостями та поведінкою.
Переглянути Torch і Об'єкт (програмування)
Нормальний розподіл
Нормальний розподіл (розподіл Ґауса) — розподіл ймовірностей випадкової величини, що характеризується густиною ймовірності f(x;\mu,\sigma).
Переглянути Torch і Нормальний розподіл
Нейронна мережа прямого поширення
Нейронна мережа прямого поширення, нейромережа прямого розповсюдження (Feedforward neural network) — вид нейронної мережі, в якій сигнали поширюються в одному напрямку, починаючи від вхідного шару нейронів, через приховані шари до вихідного шару і на вихідних нейронах отримується результат опрацювання сигналу.
Переглянути Torch і Нейронна мережа прямого поширення
Неперервний рівномірний розподіл
Рівномірний розподіл (неперервний) — в теорії імовірностей розподіл, який характеризується тим, що ймовірність будь-якого інтервала залежить тільки від його довжини.
Переглянути Torch і Неперервний рівномірний розподіл
Регуляризація (математика)
Обидві функції точно описують експериментальні точки з нульовою похибкою. Навчена модель може бути схильна вибирати зелену функцію, що може бути ближчою до справжньої невідомої функції розподілу, за допомогою \lambda, ваги регуляризуючого виразу.
Переглянути Torch і Регуляризація (математика)
Співпрограма
Співпрограма або співпроцедура (Coroutine) — компонент програми, що узагальнює поняття підпрограми, додатковою підтримкою безлічі точок входу (а не однієї, як підпрограма) і зупинку та продовження виконання із збереженням певного положення.
Переглянути Torch і Співпрограма
Серіалізація
Серіалізація (у програмуванні) — процес перетворення будь-якої структури даних у послідовність бітів.
Переглянути Torch і Серіалізація
Функція втрат
В математичній оптимізації, статистиці, теорії рішень та машинному навчанні фу́нкція втрат (loss function) або фу́нкція витра́т (cost function) — це функція, яка відображує подію, або значення однієї чи декількох величин, на дійсне число, яке інтуїтивно представляє якісь «витрати», пов'язані з цією подією.
Переглянути Torch і Функція втрат
Фабричний метод (шаблон проектування)
Фабричний метод (Factory Method) — шаблон проектування, відноситься до класу твірних шаблонів.
Переглянути Torch і Фабричний метод (шаблон проектування)
Цикл (математика)
В математиці, і зокрема в теорії груп, цикл — перестановка елементів деякої множини X, яка відображає елементи деякої підмножини S в X один в інший циклічним чином, тоді як інші елементи X залишаються фіксованими.
Переглянути Torch і Цикл (математика)
Штучна нейронна мережа
головному мозку. Тут кожним круговим вузлом представлено штучний нейрон, а стрілкою — з'єднання виходу одного штучного нейрону зі входом іншого. Шту́чні нейро́нні мере́жі (ШНМ, artificial neural networks, ANN), або системи (connectionist systems) — це обчислювальні системи, натхнені біологічними нейронними мережами, що складають мозок тварин.
Переглянути Torch і Штучна нейронна мережа
Штучний інтелект
Шту́чний інтеле́кт (Artificial intelligence, AI) — розділ комп'ютерної лінгвістики та інформатики, що опікується формалізацією проблем та завдань, які нагадують справи, виконувані людиною.
Переглянути Torch і Штучний інтелект
Яндекс
«ндекс» — російська ІТ-компанія, що володіє однойменною системою пошуку в Мережі та інтернет-порталом.
Переглянути Torch і Яндекс
Машинне навчання
Машинне навчання (machine learning) — це підгалузь штучного інтелекту в галузі інформатики, яка часто застосовує статистичні прийоми для надання комп'ютерам здатності «навчатися» (тобто, поступово покращувати продуктивність у певній задачі) з даних, без того, щоби бути програмованими явно.
Переглянути Torch і Машинне навчання
Множення матриць
Множе́ння ма́триць — це бінарна операція, яка використовуючи дві матриці, утворює нову матрицю, яка називається доб́утком ма́триць.
Переглянути Torch і Множення матриць
Метод стохастичного градієнта
Градієнтні методи — це широкий клас оптимізаційних алгоритмів, які використовують не лише в машинному навчанні.
Переглянути Torch і Метод стохастичного градієнта
Бібліотека підпрограм
Бібліотека (від library) — збірка об'єктів чи підпрограм для вирішення близьких за тематикою задач.
Переглянути Torch і Бібліотека підпрограм
Багатошаровий перцептрон
* Багатошаровий перцептрон Розенблатта — перцептрон з додатковими шарами А — елементів, розташованими між S і R елементами.
Переглянути Torch і Багатошаровий перцептрон
Відкрите програмне забезпечення
Логотип Open Source Initiative (OSI) Відкрите програмне забезпечення (open-source software) — програмне забезпечення з відкритим сирцевим кодом.
Переглянути Torch і Відкрите програмне забезпечення
Глибинне навчання
Глиби́нне навча́ння (також відоме як глибинне структурне навчання, ієрархічне навчання, глибинне машинне навчання, deep learning, deep structured learning, hierarchical learning, deep machine learning) — це галузь машинного навчання, що ґрунтується на наборі алгоритмів, які намагаються моделювати високорівневі абстракції в даних, застосовуючи глибинний граф із декількома обробними шарами, що побудовано з кількох лінійних або нелінійних перетворень.
Переглянути Torch і Глибинне навчання
Див. також
Безплатне статистичне програмне забезпечення
- Caffe (програмне забезпечення)
- Keras
- LIBSVM
- PSPP
- Pandas
- R (мова програмування)
- RKWard
- Sweave
- TensorFlow
- Torch