TensorFlow™ egy nyílt forráskódú szoftverkönyvtár a numerikus számítás használata adatáramú grafikonok.
A SyntaxNet egy neurális hálózat természetes nyelvi feldolgozási keret TensorFlow.
Word2Vec használják a tanulási vektor képviselete a szavak, az úgynevezett "word embeddings". Word2vec egy különösen számítástechnikai-hatékony előrejelzési modell a tanulás szó beépítések nyers szöveg. Két ízben jön, a Continuous Bag-of-Words modell (CBOW) és a Skip-Gram modell (3.1 és 3.2 fejezet Mikolov et al.)
A SyntaxNet és a Word2Vec a felhasználók számára lehetővé teszi, hogy megtanult beépítési modelleket generáljanak a Természetes Nyelvbeviteltől.
közönség
Ez a kurzus célja a fejlesztők és mérnökök, akik szándékoznak dolgozni a SyntaxNet és Word2Vec modellek a TensorFlow grafikonok.
A kurzus befejezése után a képviselők:
- megértése TensorFlow’ szerkezetének és telepítési mechanizmusainak
- képes végrehajtani telepítési / termelési környezet / építészeti feladatok és konfiguráció
- képes értékelni a kód minőségét, elvégezni debugging, nyomon követés
- képesnek kell lennie a fejlett termelés megvalósítására, mint például a képzési modellek, a beépítési feltételek, az építési grafikonok és a logging
Olvass tovább...