Тень
Администратор
- Регистрация
- 24 Фев 2017
- Сообщения
- 183.085
- Реакции
- 754.824
Складчина: [ДМК] Глубокое обучение в JAX [Григорий Сапунов]
Библиотека JAX от Google предоставляет пользователям моделей глубокого обучения средства точной настройки и управления процессами низкого уровня, такими как вычисление градиента, быстрое и эффективное обучение модели и вывод результатов на больших наборах данных. Книга обучает созданию эффективных нейронных сетей с применением JAX. Вы узнаете, как специальные инструменты JAX помогают справиться с проблемами нехватки производительности, характерными для глубокого обучения на больших данных. Примеры реалистичных проектов и листинги исходного кода с подробными комментариями показывают, как парадигма функционального программирования JAX улучшает сочетаемость различных программных компонентов и возможности распараллеливания.
Основные темы:
использование JAX для числовых расчетов;
создание дифференцируемых моделей с использованием примитивов JAX;
выполнение распределенных и параллельных вычислений с помощью JAX;
создание нейронных сетей с помощью библиотек высокого уровня, таких как Flax.
Издание предназначено программистов средней квалификации на языке Python, знакомых с принципами глубокого обучения.
Издание: Черно-белое
Оригинальное название: Deep Learning with JAX
Оригинальный правообладатель: Manning
Автор: Сапунов Г.
Объем, стр: 526
ISBN: 978-5-93700-192-4
Формат: PDF
Стоимость: 1760
СКАЧАТЬ
Библиотека JAX от Google предоставляет пользователям моделей глубокого обучения средства точной настройки и управления процессами низкого уровня, такими как вычисление градиента, быстрое и эффективное обучение модели и вывод результатов на больших наборах данных. Книга обучает созданию эффективных нейронных сетей с применением JAX. Вы узнаете, как специальные инструменты JAX помогают справиться с проблемами нехватки производительности, характерными для глубокого обучения на больших данных. Примеры реалистичных проектов и листинги исходного кода с подробными комментариями показывают, как парадигма функционального программирования JAX улучшает сочетаемость различных программных компонентов и возможности распараллеливания.
Основные темы:
использование JAX для числовых расчетов;
создание дифференцируемых моделей с использованием примитивов JAX;
выполнение распределенных и параллельных вычислений с помощью JAX;
создание нейронных сетей с помощью библиотек высокого уровня, таких как Flax.
Издание предназначено программистов средней квалификации на языке Python, знакомых с принципами глубокого обучения.
Издание: Черно-белое
Оригинальное название: Deep Learning with JAX
Оригинальный правообладатель: Manning
Автор: Сапунов Г.
Объем, стр: 526
ISBN: 978-5-93700-192-4
Формат: PDF
Стоимость: 1760
СКАЧАТЬ
Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- [Машинное вязание] Ажурный дуэт [Ольга Юрьева]
- Редактирование изображений с помощью AI: новые функции [liveclasses] [Антон Мартынов]
- Аудит Фэн-Шуй 2026 [Инна Волкова]
- Сила быть собой. Твоя система развития жизнестойкости [Катя Враджавали]
- Голландская мельница [marker.school] [Ксения Классен]
- Организация эффективной подготовки к ОГЭ по математике в условиях ФГОС [Фоксфорд] [Анна Эккерман]