Machine Learning: TensorFlow 2․8 soll Funktionen von TensorFlow Lite erweitern
#DeepLearning #Keras #MachineLearning #TensorFlow #TensorflowLite
Der erste Release Candidate für Version 2․8 gibt einen Ausblick auf umfangreiche Änderungen – inklusive Breaking Changes für die zugehörige Python-API Keras․
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Der erste Release Candidate für Version 2․8 gibt einen Ausblick auf umfangreiche Änderungen – inklusive Breaking Changes für die zugehörige Python-API Keras․
heise+ | Automatisiertes Machine Learning mit AutoKeras
#AutoKeras #AutomatedMachineLearning #Keras #KünstlicheIntelligenz #MachineLearning #MachineLearningTools #TensorFlowjs #AutoML
Wer gängige Aufgaben des maschinellen Lernens mit Keras lösen will, muss viele Zeilen Programmcode eintippen․ AutoKeras versucht schneller ans Ziel zu kommen․
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Wer gängige Aufgaben des maschinellen Lernens mit Keras lösen will, muss viele Zeilen Programmcode eintippen․ AutoKeras versucht schneller ans Ziel zu kommen․
Machine-Learning: Keras gewinnt in TensorFlow 2․10 an Usability
#ARM #AmazonWebServices #DeepLearning #Intel #Keras #MachineLearning #TensorFlow #TensorflowLite
TensorFlow erhöht die Keras-Nutzerfreundlichkeit durch einen neuen Umgang mit Attention Layern und geht eine Kooperation mit Intel, AWS und weiteren ein․
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TensorFlow erhöht die Keras-Nutzerfreundlichkeit durch einen neuen Umgang mit Attention Layern und geht eine Kooperation mit Intel, AWS und weiteren ein․
Machine Learning: TensorFlow 2․12 wird ein neues Keras-Speicherformat einführen
#Google #Keras #MachineLearning #MachineLearningFramework #Python #TensorFlow
Der aktuelle Release Candidate bringt ein neues Speicherformat für Keras-Modelle sowie einen neuen Namespace und entfernt redundante Pakete․
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Der aktuelle Release Candidate bringt ein neues Speicherformat für Keras-Modelle sowie einen neuen Namespace und entfernt redundante Pakete․
heise+ | KI in Python: Mit neuronalen Netzen ein selbstlernendes System entwickeln
#DeepQLearning #Keras #KünstlicheIntelligenz #MachineLearning #Python #QLearning
Bei Umgebungen mit vielen Zuständen stößt Q-Learning an seine Grenzen․ Mit Deep-Q-Learning setzt man neuronale Netze ein, um ein Problem effizient zu lösen․
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Bei Umgebungen mit vielen Zuständen stößt Q-Learning an seine Grenzen․ Mit Deep-Q-Learning setzt man neuronale Netze ein, um ein Problem effizient zu lösen․
Machine Learning: Keras Core bringt das Multi-Backend zurück
#Keras #MachineLearning #Python #TensorFlow
Die Beta für Keras Core bietet eine Multi-Backend-Implementierung und kann mit TensorFlow, JAX, and PyTorch umgehen․ Im Herbst soll sie zu Keras 3․0 werden․
#Keras #MachineLearning #Python #TensorFlow
Die Beta für Keras Core bietet eine Multi-Backend-Implementierung und kann mit TensorFlow, JAX, and PyTorch umgehen․ Im Herbst soll sie zu Keras 3․0 werden․
Keras 3․0 ist da – für drei ML-Frameworks
#Keras #KünstlicheIntelligenz #MachineLearning #PyTorch #TensorFlow
Die High-Level-Schnittstelle Keras für die Entwicklung von Deep-Learning-Modellen spricht jetzt nicht nur mit TensorFlow, sondern auch mit JAX und PyTorch․
#Keras #KünstlicheIntelligenz #MachineLearning #PyTorch #TensorFlow
Die High-Level-Schnittstelle Keras für die Entwicklung von Deep-Learning-Modellen spricht jetzt nicht nur mit TensorFlow, sondern auch mit JAX und PyTorch․
