Метка производительность

Анализ влияния изменения архитектуры на производительность нейронных сетей

Введение Анализ влияния изменения архитектуры на производительность нейронных сетей является важным и актуальным исследованием в области искусственного интеллекта. Нейронные сети — это математические модели, которые имитируют работу мозга, и используются для решения сложных задач в различных областях, таких как распознавание…

Читать далееАнализ влияния изменения архитектуры на производительность нейронных сетей

Анализ влияния параметров модели на ее производительность

Введение Анализ влияния параметров модели на ее производительность является важной задачей в области исследований. В научной и инженерной среде постоянно возникает потребность в изучении того, как различные параметры модели влияют на ее результаты. Это необходимо для оптимизации параметров и улучшения…

Читать далееАнализ влияния параметров модели на ее производительность
Оптимизация производительности нейронных сетей в TensorFlow

Оптимизация производительности нейронных сетей в TensorFlow

Краткий обзор TensorFlow и нейронных сетей TensorFlow – это открытая библиотека машинного обучения, разработанная Google, которая позволяет разрабатывать и обучать нейронные сети. Нейронная сеть – это алгоритм, вдохновленный работой человеческого мозга и состоящий из искусственных нейронов, которые обмениваются сигналами между…

Читать далееОптимизация производительности нейронных сетей в TensorFlow