sorodni izrazi in sinonimi v sodobni slovenščini, hrvaščini in srbščini
Podobnost besed in fraz med rezultati je odvisna od tega, kolikokrat se beseda
ali fraza pojavi v podobnem stavčnem kontekstu kot "keras".
Podobni izrazi in sinonimi za
Kliknite za poizvedbo
Pogosto skupaj z
Primeri iz korpusa
Korpus Common Crawl
Common Crawl je korpus spletnih strani
Njeno ime izvira iz dveh grških besed platys , kar pomeni “ velik ” in keras , kar pomeni “ rog ” .
Keras podpira zaporedne in funkcionalne arhitekture modelov, zaradi česar je primeren za širok spekter nalog globokega učenja.
Keras omogoča enostavno gradnjo različnih vrst nevronskih mrež.
Keras nam po učenju mreže na učnem delu vrne vrednost napake, izračunane na testnem delu podatkov.
Keras je visokonivojski programski vmesnik za pisanje nevronskih mrež v pythonu.
Keras je visoko nivojski vmesnik za namensko programiranje (ang.
Keras je knjižnica, ki se uporablja na področju nevronskih mrež.
Beseda keratokonus je sestavljena iz grških besed "keras" (roženica) in "conus" (stožec), kar skupaj pomeni stožčasto oblikovana roženica.
Meni , da je ime povezano tudi z obliko v klasičnem obdobju posode , ki se je prej imenovala keras rogv smislu pitnega roga .
Njeno ime izvira iz dveh grških besed ; platys , kar pomeni “ velik ” in keras , kar pomeni “ rog ” .
Keras ga je prosil za sodelovanje v svojem čistilnem obredu.
Dense (10 , activation = " sigmoid " ) ) model . add ( tf . keras . layers .
Dense (10 , activation = " relu " ) ) model . add ( tf . keras . layers .
VAMPneti se izvajajo z uporabo prosto dostopnih paketov keras 83 z tensorflow - gpu 84 kot backend .
Modeli so zgrajeni z uporabo python knjižnic keras [26] in tensorflow [27].
Podatkovno množico ločimo na tri podmape, to so: trening, validacija in test, ki so potrebne za pravilno delovanje odprtokodne knjižnice Keras.
Zadnjo pomanjkljivost je olajšala integracija visokonivojske knjižnice Keras, ki je skrila nekaj kompleksnosti definiranja grafov, bistvene pomanjkljivosti pa so ostale.
Za grajenje modela za slike uporabimo najprej tf.keras.layers.Flatten(), s čimer dvodimenzionalno strukturo slike pretvorimo v enodimenzionalno strukturo.
TensorFlow in Keras sta priljubljeni odprtokodni ogrodji, ki se uporabljata za gradnjo in usposabljanje modelov strojnega učenja in globokega učenja.
Sam sloj pa zgradimo s funkcijo keras.layers.Dense(), ki ji moramo podati število vozlišč (nevronov) in aktivacijsko funkcijo.