Апач MXNet предлагает низкоуровневые и высокоуровневые API, который является ключом к эффективному построению нейронных сетей. Она также позволяет создавать статические и динамические графики в символической форме с помощью API модуль, символ API, или Глюона API-интерфейс. В этом, конечно, строить глубокие модели обучения с использованием Apache MXNet, вы узнаете основные блоки построения нейронных сетей, используя NDArrays, модуль API, символа API, а также передовые глюонной API-интерфейс. Во-первых, вы приобретете понимание базовой архитектуры MXNet и как базовая структура данных NDArrays работы. Далее вы узнаете разницу между символическим и императивное программирование и, когда вы решите использовать один над другим. Затем, вы обнаружите использование оптимизаторов, потери функции и итераторы данных в области разработки и реализации нейронных сетей. Наконец, вы будете исследовать Глюона API и строить сверточная нейронная сеть для классификации изображений и перекрутить ее для того, чтобы выполнить статический граф вычислений. К концу этого курса, вы будете иметь уверенность, чтобы эффективно построить и выполнить нейронных сетей, используя все API, что Apache MXNet предложить.

DOWNLOAD






turbobit

---