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667篇)

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  2. 安德鲁·恩格尔,王志超,阿南德·萨瓦特,苏塔奈·乔杜里,托尼·蒋:Pythorch模型的神经切线核计算库(2022)阿尔十四
  3. 库多斯贝,阿瓦佐夫;阿布杜萨洛莫夫,阿克马尔贝克;穆希迪诺夫、穆赫里丁;巴拉托夫,诺迪尔贝克;马赫穆多夫,法兹利丁;Cho,Young Im:CNN超声图像自动分类方法的改进(2022)
  4. 巴德雷丁,萨米;阿图尔·达维拉·加塞兹;塞拉菲尼,卢西亚诺;斯普林格,迈克尔:逻辑张量网络(2022)
  5. 白、金帅;周英;马玉伟;郑孝国;詹海飞;拉特纳亚卡,查理特;苏瑞特,埃米莉;顾元通:流体力学建模的一般神经粒子方法(2022)
  6. 白,小东;张伟:湍流涡激振动的机器学习(2022)
  7. 巴加里亚,普拉蒂克;耶鲁德卡,阿莫尔;格里尔莫,路易吉;德尔维奇奥,卡门;吴玉虎:概率布尔控制网络的自触发控制:强化学习方法(2022)
  8. Bajārs,Jānis;Kozirevs,Filips:一维晶格模型中的数据驱动本征局域模式检测和分类(2022)
  9. 包家康;何,杨辉;赫斯特,爱德华;霍夫舍尔,约翰内斯;卡斯普里克,亚历山大;Majumder,Suvajit:Hilbert系列,机器学习与物理应用(2022)
  10. 巴西尔,沙姆苏哈克;Senocak,INAC:物理和等式约束人工神经网络:多保真度数据融合在正问题和反问题中的应用(2022)
  11. 比洛,亚历克斯;Popovych,Roman O.:球体浅水方程的物理信息神经网络(2022)
  12. 博塔斯,Themistoklis;梅森,拉克兰R。;Pan,Indranil:基于规则的贝叶斯回归(2022)
  13. 布什尼塔,阿纳斯;不,帕特里斯;洛瑞德,让·皮埃尔;Volpert,Vitaly:结合数学模型和深入学习,快速且可解释地预测静脉流下抗凝治疗的患者特异性反应(2022年)
  14. 布雷马,I。;格里亚,V。;萨恩兹,J.A。;库里安,S。;Francois,M.:使用机器学习动态校准微分方程,并应用于湍流模型(2022年)
  15. 怀亚特布里奇曼;张晓萱;泰切特,格雷格;哈利勒,穆罕默德;加里基帕蒂,克里希纳;琼斯,里斯:用变分推断预测多孔金属中失效位置的异质编码器结构(2022)
  16. 布亨德瓦,亚伦B。;贝金斯,丹尼斯A。;Adams,Nikolaus A:水平集方法的一致性和对称性保持的数据驱动接口重建(2022)
  17. 库尔德斯坦查新;贝格,卡尔·弗雷德里克;瓦拉格诺洛,达米亚诺;Olivier Lopez:利用提取的岩芯数据的CT扫描进行孔隙度自动估计(2022年)
  18. 赵宝雄;王建成;哦,春春;刀,我的哈;Ong,Yew Soon:CAN-PINN:基于耦合自动数值微分法的快速物理信息神经网络(2022)
  19. 考恩·里弗斯,亚历山大一世。;吕文龙;图图诺夫,拉苏尔;王志;格罗斯特,安托万;格里菲斯,瑞安里斯;马拉瓦尔,亚历山大马克斯;郝建业;王军;彼得斯,简;Bou Ammar,Haitham:\textttHEBO:突破样本有效超参数优化的极限(2022)
  20. 柯克森,亚当;米霍夫,伊沃;王子伟;阿夫拉莫夫,瓦西里;巴恩斯,弗雷德里克·布鲁克;斯里佐夫斯基,谢尔盖;马兰,西亚兰;蒂莫金,伊万;桑德森,大卫;安德烈,克雷蒂宁;杨倩;狮心王,威廉·R·B。;Mishchenko,Artem:2D材料的机器学习增强电阻抗断层成像(2022)

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