张量流

张量流是一个使用数据流图进行数值计算的开源软件库。图中的节点表示数学运算,而图的边表示它们之间通信的多维数据数组(张量)。灵活的体系结构允许您使用单个API将计算部署到桌面、服务器或移动设备中的一个或多个cpu或gpu。TensorFlow最初是由谷歌机器智能研究组织内的谷歌大脑团队的研究人员和工程师开发的,目的是进行机器学习和深层神经网络研究,但该系统足够通用,可以在其他领域广泛应用。


zbMATH中的参考文献(参考文献403篇)

显示结果1到20,共403个。
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  1. Ali Haidar,Matthew Field,Jonathan Sykes,Martin Carolan,Lois Holloway:PSPSSO:使用粒子群优化进行参数选择的软件包(2021)不是zbMATH
  2. 安吉丽,安德烈;金属氧化物,Wim;Naets,Frank:多体系统模型阶数降阶到最小坐标的深度学习(2021)
  3. Antoine de Mathelin,François Deheeger,Guillaume Richard,Mathilde Mougeot,Nicolas Vayatis:ADAPT:Awesome Domain Adaption Python工具箱(2021)阿尔十四
  4. Antoine Prouvost,Justin Dumouchelle,Maxime Gasse,Didier Chételat,Andrea Lodi:Ecole:MILP Solvers内部学习图书馆(2021)阿尔十四
  5. Arvind U.Raghunathan,Devesh K.Jha,Diego Romeres:Pyroboop:基于Python的机器人控制和优化包,用于操纵和避免碰撞(2021)阿尔十四
  6. 博贝夫,尼古拉;托马斯·菲施巴赫;高塔森,弗里德里克·弗雷尔;Pilch,Krzysztof:dyonic ISO(7)测量超重力中的新(\mathrmAdS_4)真空(2021)
  7. 博尔特,杰罗姆;保威尔斯,爱德华:保守集值场,自动微分,随机梯度方法和深度学习(2021)
  8. 坎库穆尼,史密斯W.A。;卡斯特罗(Jose D.B.)。;波特拉茨,朱利亚;埃梅里克,亚历山德拉A。;Pacheco,Marco Aurélio C.:结合整体平滑和深层生成网络进行相历史匹配的最新进展(2021年)
  9. 曹永灿;詹惠新:基于迭代发现权向量集的多目标强化学习(2021)
  10. Carboneau,Alexandre:长期金融衍生品的深度对冲(2021)
  11. Christopher P.Bridge,Chris Gorman,Steven Pieper,Sean W.Doyle,Jochen K.Lennerz,Jayashree Kalpathy Cramer,David A.Clunie,Andriy Y.Fedorov,Markus D.Herrmann:Highdicom:病理学和放射学中图像注释和机器学习模型输出标准化编码的Python库(2021)阿尔十四
  12. 董斌;吴克生;Byna,Suren:自定义张量数据分析(即将出现)(2021年)
  13. 埃克斯坦,斯蒂芬;Kupper,Michael:通过惩罚和神经网络计算最优运输和相关对冲问题(2021)
  14. 粉丝,安吉拉;布沙尔,灌木;施文克,霍尔格;马志毅;艾哈迈德·基什基;戈雅,悉达特;贝恩斯,曼迪普;塞莱比,奥努尔;温泽克,纪尧姆;乔达里,维什拉夫;戈亚尔,纳曼;汤姆,白桦;利普钦斯基,维塔利;爱德华诺夫,谢尔盖;奥利,迈克尔;Joulin,Armand:超越以英语为中心的多语言机器翻译(2021)
  15. 范建清;马聪;钟一桥:深度学习综述(2021)
  16. 费勒,马提亚斯;范瑞恩,一月。;卡德拉,阿林德;吉斯贝尔斯,皮尔特;马立克,尼拉托伊;拉维,萨希提亚;米勒,安德烈亚斯;范肖伦,华金;Hutter,Frank:openmlpython:OpenML的可扩展Python API(2021)
  17. Filipe Assunço,Nuno Lourenço,Bernardete Ribeiro,Penousal Machado:Fast DENSER:快速深层进化网络结构化表示(2021)不是zbMATH
  18. 福吉恩,马可;Piga,Dario:用神经网络进行连续时间系统辨识:模型结构与拟合准则(2021)
  19. 弗雷塔斯,鲁道夫S.M。;巴博萨,卡洛斯·H·S。;盖拉,加布里埃尔M。;库蒂尼奥,阿尔瓦罗L.G.A。;Rochinha,Fernando A:不确定条件下地震成像中反向时间偏移的编码器-解码器深度代理(2021)
  20. 弗雷斯卡,斯特凡尼亚;黛德,卢卡;Manzoni,Andrea:基于深度学习的非线性时变参数偏微分方程降阶建模的综合方法(2021)

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