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 206篇文章 206篇

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  1. 亚历山大M.拉什:火炬结构:深层结构预测库(2020)阿尔十四
  2. Ali Shahin Shamsabadi,Adria Gascon,Hamed Haddadi,Andrea Cavallaro:PrivaEdge:从本地到分布式的私人培训和预测(2020)阿尔十四
  3. Arridge,S.;Hauptmann,A.:成像中非线性扩散问题的网络(2020)
  4. Arun S.Maiya:ktrain:用于增强机器学习的低代码库(2020)阿尔十四
  5. Banert,Sebastian;Ringh,Axel;Adler,Jonas;Karlsson,Johan;Ozan,Ozan:数据驱动的非光滑优化(2020)
  6. Benedek Rozemberczki,Oliver Kiss,Rik Sarkar:面向API的无监督图形学习开源Python框架(2020)阿尔十四
  7. Boehmke,Brad;Greenwell,Brandon M.:使用R进行实际操作的机器学习(2020)
  8. Boso,Francesca;Tartakovsky,Daniel M.:双曲守恒律分布的数据通知方法(2020)
  9. Budninskiy,Max;Abdelaziz,Ameera;Tong,Yying;Desbrun,Mathieu:半监督学习的拉普拉斯优化扩散(2020)
  10. Chris Cummins,Zacharias V.Fisches,Tal Ben Nun,Torsten Hoefler,Hugh Leather:程序:基于图形的深度学习,用于程序优化和分析(2020)阿尔十四
  11. Cohen,William;Yang,Fan;Mazaitis,Kathryn Rivard:TensorLog:使用深度学习基础设施实现的概率数据库(2020)
  12. Damek Damek Damek;Drusvyatskiy,Dmitriy;Kakade,Sham;Lee,Jason D.:随机次梯度法收敛于tame函数(2020)
  13. Dittmer,Sören;Kluth,Tobias;Maass,Peter;Otero Baguer,Daniel:基于体系结构的正则化:反问题的深度先验方法(2020)
  14. Edward Ayes,Francisco Eiras,Majd Hawaly,Iain Whiteside:PaRoT:强健深层神经网络训练的实用框架(2020)阿尔十四
  15. 陈飞宇;大卫·桑达克;帕夫洛斯·普罗塔帕斯;马里奥斯·马特希基斯;刘淑恒;德万什·阿加瓦尔;马可·迪乔瓦尼:神经网络解微分方程的Python软件包(2020)不是zbMATH
  16. 冯义伟;刘铁刚;王坤:基于人工神经元训练的守恒定律特征冲击波指示器(2020)
  17. Fernando Pérez García,Rachel Sparks,Sebastien Ourselin:TorchIO:Python库,用于在深度学习中高效加载、预处理、增强和基于补丁的医学图像采样(2020)阿尔十四
  18. Frank Mancolo:Eisen:一个用于坚实的深度学习的python包(2020)阿尔十四
  19. Heider,Yousef;Wang,Kun;Sun,WaiChing:SO(3)——各向异性弹塑性材料基于信息图的深层神经网络的不变性(2020)
  20. Katrutsa,Alexandr;Daulbaev,Talgat;Oseledets,Ivan:多重网格参数的黑盒学习(2020)

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