Нейрондық желілердің негізгі түсінігі
Бағдарламаны жасау барысында пайдаланылған технологиялар
жүктеу/скачать 1,08 Mb. Pdf көрінісі
|
| 3.2 Бағдарламаны жасау барысында пайдаланылған технологиялар
Айтып өткеніміздей нейрондық желілер көмегімен бет-әлпет эмоциясын тану үшін бірнеше бағдарламалық тілдер және технологиялар қажет. Ол бағдарламалар мыналар: TensorFlow – адамның қабылдау сапасына қол жеткізу үшін бейнелерді автоматты түрде табу және топтастыру үшін нейрондық желіні құру және оқыту мәселелерін шешу үшін Google әзірлеген компьютерлік оқытуға арналған ашық бағдарлама кітапханасы. Ол зерттеуге және Google өнімдерін дамытуға қолданылады. Кітапханамен жұмыс істеудің негізгі API-і Python үшін орындалады, C ++, Haskell, Java, Go және Swift бағдарламалары бар. Бұл DistBelief жабық жобасының жалғасы. TensorFlow бастапқыда Google-дің Brain 32
командасымен Google-дің ішкі қолданысы үшін әзірленді, 2015 жылы жүйе ашық Apache 2.0 лицензиясы. Keras
– Python-да жазылған ашық нейрондық желілік кітапхана. Бұл Deeplearning4j, TensorFlow және Theano жоғары үстем құрылысы. Ол тереңдетілген оқыту желілерімен тиімді жұмыс істеуге бағытталған және ықшам, модульдік және кеңеюге арналған. Ол ONEIROS зерттеу жұмыстарының бөлігі ретінде құрылды (Open Nairo - Electronic Intelligent Robot Operating System) , оның негізгі авторы және қолдаушысы - Google инженері Франсуа Шолле (Google Francois). Google Keras- ті негізгі TensorFlow кітапханасында қолдайтындығы жоспарланды, алайда Scholle Keras-ды бөлек қосуға айналдырды, өйткені тұжырымдамаға сай, Keras – бұл компьютерлік оқытудың түпкілікті жүйесі емес, интерфейс. Keras компьютерлік есептеуіш кітапхана ретінде пайдаланылатын ғылыми есептеу кітапханасына қарамастан, нейрондық желілерді қалыптастыруды жеңілдететін жоғары деңгейлі, интуитивті абстракциялар жиынтығын ұсынады. Microsoft корпорациясы Keras және CNTK төмен деңгейлі кітапханаларды қосу бойынша жұмыс жүргізуде NumPy – Python бағдарламалау тілінің ашық бастапқы коды. Келтірілген тілдерде іске асырылған математикалық алгоритмдер (мысалы, Python) жиі құрастырылған тілдерде (мысалы, Fortran, C, Java) іске асырылған сол алгоритмдерге қарағанда әлдеқайда баяу жұмыс істейді. NumPy кітапханасы көп өлшемді массивтермен жұмыс істеу үшін оңтайландырылған есептік алгоритмдерді (функциялар мен операторлар түрінде) іске асыруды қамтамасыз етеді. Нәтижесінде, массивтерде (матрицалар) операциялардың реті ретінде көрінетін кез келген алгоритм және NumPy арқылы іске асырылған MATLAB- та орындалатын баламалы код жұмыс істейді.
жүктеу/скачать 1,08 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|