10 สุดยอดกรอบการเรียนรู้เชิงลึกในปี 2022 ที่คุณมองข้ามไม่ได้

ในขณะที่ความนิยมของแมชชีนเลิร์นนิง (ML) ยังคงแข็งแกร่งในอุตสาหกรรมนี้ โดยกำลังเพิ่มขึ้นอีกด้านนวัตกรรมของการศึกษาใน Data Science – Deep Learning (DL)

Deep Learning เป็นสาขาย่อยของ Machine Learning ลักษณะเฉพาะของ Deep Learning คือความแม่นยำและประสิทธิภาพที่นำมาใช้กับตาราง เมื่อฝึกด้วยข้อมูลจำนวนมหาศาล ระบบ Deep Learning สามารถจับคู่ (และมากกว่านั้น) พลังทางปัญญาของสมองมนุษย์

อ่าน: เส้นทางอาชีพการเรียนรู้เชิงลึก

ตามปกติแล้ว Data Scientists ที่ทำงานด้านการเรียนรู้ขั้นสูงนี้จะยุ่งอยู่กับการพัฒนาโฮสต์เฟรมเวิร์กที่ใช้งานง่ายสำหรับ Deep Learning เฟรมเวิร์ก Deep Learning เหล่านี้อาจเป็นอินเทอร์เฟซหรือไลบรารี/เครื่องมือที่ช่วยให้ Data Scientists และ ML Developers สร้างโมเดล Deep Learning ได้สะดวกยิ่งขึ้น ส่วนที่ดีที่สุดเกี่ยวกับเฟรมเวิร์กของ Deep Learning คือคุณไม่จำเป็นต้องเข้าไปในความซับซ้อนของอัลกอริธึม ML/DL ที่ซ่อนอยู่ ซึ่งดูแลโดยเฟรมเวิร์กของ Deep Learning

ตอนนี้ มาดูเฟรมเวิร์ก Deep Learning ที่ได้รับความนิยมและใช้กันอย่างแพร่หลายมากที่สุด รวมถึงคุณสมบัติที่เป็นเอกลักษณ์ของพวกเขากัน!

กรอบการเรียนรู้เชิงลึกยอดนิยม

1. เทนเซอร์โฟลว์

TensorFlow แพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์สของ Google อาจเป็นเครื่องมือยอดนิยมสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก TensorFlow ใช้ JavaScript และมาพร้อมกับเครื่องมือและทรัพยากรของชุมชนที่หลากหลาย ซึ่งช่วยให้การฝึกอบรมและปรับใช้โมเดล ML/DL ได้ง่าย อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับเครื่องมือซอฟต์แวร์การเรียนรู้เชิงลึกชั้นนำ

แม้ว่าเครื่องมือหลักจะช่วยให้คุณสร้างและปรับใช้โมเดลบนเบราว์เซอร์ได้ คุณสามารถใช้ TensorFlow Lite เพื่อปรับใช้โมเดลบนอุปกรณ์เคลื่อนที่หรืออุปกรณ์ฝังตัวได้ นอกจากนี้ หากคุณต้องการฝึก สร้าง และปรับใช้โมเดล ML/DL ในสภาพแวดล้อมการใช้งานจริงขนาดใหญ่ TensorFlow Extended จะทำหน้าที่ตามวัตถุประสงค์

สิ่งที่คุณต้องรู้:

• แม้ว่าจะมีอินเทอร์เฟซทดลองมากมายใน JavaScript, C++, C #, Java, Go และ Julia แต่ Python เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมที่ต้องการมากที่สุดสำหรับการทำงานกับ TensorFlow อ่านว่าทำไม python ถึงได้รับความนิยมจากนักพัฒนา?
• นอกเหนือจากการเรียกใช้และปรับใช้โมเดลบนคลัสเตอร์การประมวลผลที่ทรงพลังแล้ว TensorFlow ยังสามารถเรียกใช้โมเดลบนแพลตฟอร์มมือถือ (iOS และ Android)
• TensorFlow ต้องการการเข้ารหัสที่ครอบคลุม และทำงานด้วยกราฟการคำนวณแบบสถิต ดังนั้น คุณจะต้องกำหนดกราฟก่อนแล้วจึงเรียกใช้การคำนวณ ในกรณีที่มีการเปลี่ยนแปลงใดๆ ในสถาปัตยกรรมแบบจำลอง คุณจะต้องฝึกแบบจำลองใหม่

ข้อดีของ TensorFlow:

• TensorFlow เหมาะที่สุดสำหรับการพัฒนาโมเดล DL และการทดลองกับสถาปัตยกรรม Deep Learning
• ใช้สำหรับฟังก์ชันการรวมข้อมูล รวมถึงการป้อนกราฟ ตาราง SQL และรูปภาพเข้าด้วยกัน

2. PyTorch

PyTorch เป็นเฟรมเวิร์ก Deep Learning แบบโอเพนซอร์สที่พัฒนาโดย Facebook โดยอิงตามไลบรารี Torch และได้รับการออกแบบโดยมีจุดประสงค์หลักเพียงข้อเดียว – เพื่อเร่งกระบวนการทั้งหมดตั้งแต่การสร้างต้นแบบการวิจัยไปจนถึงการใช้งานจริง สิ่งที่น่าสนใจเกี่ยวกับ PyTorch คือมีส่วนหน้า C++ บนอินเทอร์เฟซ Python

ในขณะที่ฟรอนท์เอนด์ทำหน้าที่เป็นพื้นฐานหลักสำหรับการพัฒนาแบบจำลอง แบ็กเอนด์แบบ torch.distributed” ส่งเสริมการฝึกอบรมแบบกระจายที่ปรับขนาดได้และการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานทั้งในการวิจัยและการผลิต

แตกต่างจาก Tensorflow อย่างไร? อ่าน Pytorch กับ Tensorflow

สิ่งที่คุณต้องรู้:

• PyTorch ช่วยให้คุณใช้ดีบักเกอร์มาตรฐานเช่น PDB หรือ PyCharm
• มันทำงานด้วยกราฟที่อัปเดตแบบไดนามิก ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถทำการเปลี่ยนแปลงที่จำเป็นกับสถาปัตยกรรมแบบจำลองในระหว่างกระบวนการฝึกอบรมได้

ข้อดีของ PyTorch:

• เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการฝึกอบรม การสร้าง การปรับใช้โครงการขนาดเล็กและต้นแบบ
• มีการใช้อย่างกว้างขวางสำหรับแอปพลิเคชัน Deep Learning เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติและการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์

3. Keras

เฟรมเวิร์ก Deep Learning แบบโอเพ่นซอร์สอื่นในรายการของเราคือ Keras เครื่องมือที่ดีนี้สามารถทำงานบน TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit และ PlaidML USP ของ Keras คือความเร็ว โดยมาพร้อมกับการรองรับในตัวสำหรับข้อมูลคู่ขนาน ดังนั้นจึงสามารถประมวลผลข้อมูลปริมาณมหาศาลในขณะที่เร่งเวลาการฝึกอบรมสำหรับโมเดล ตามที่เขียนด้วยภาษา Python มันใช้งานง่ายและขยายได้อย่างไม่น่าเชื่อ

สิ่งที่คุณต้องรู้:

• ในขณะที่ Keras ทำงานได้อย่างยอดเยี่ยมสำหรับการคำนวณระดับสูง การคำนวณระดับต่ำนั้นไม่เหมาะ สำหรับการคำนวณระดับต่ำ Keras ใช้ไลบรารีอื่นที่เรียกว่า "แบ็กเอนด์"
• เมื่อพูดถึงการสร้างต้นแบบ Keras ก็มีข้อจำกัด หากคุณต้องการสร้างโมเดล DL ขนาดใหญ่ใน Keras คุณจะต้องใช้ฟังก์ชันบรรทัดเดียว มุมมองนี้ทำให้ Keras กำหนดค่าได้น้อยลงมาก

ข้อดีของ Keras:

• เหมาะอย่างยิ่งสำหรับผู้เริ่มต้นที่เพิ่งเริ่มต้นการเดินทางในสาขานี้ ช่วยให้เรียนรู้ได้ง่ายและสร้างต้นแบบแนวคิดง่ายๆ
• ส่งเสริมการทดลองอย่างรวดเร็วด้วยโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึก
• ช่วยในการเขียนโค้ดที่อ่านง่ายและแม่นยำ

4. โคลง

Sonnet พัฒนาโดย DeepMind เป็นไลบรารีระดับสูงที่ออกแบบมาสำหรับการสร้างโครงสร้างเครือข่ายประสาทเทียมที่ซับซ้อนใน TensorFlow อย่างที่คุณเดาได้ เฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกนี้สร้างขึ้นบน TensorFlow Sonnet มีเป้าหมายเพื่อพัฒนาและสร้างวัตถุ Python หลักที่สอดคล้องกับส่วนเฉพาะของโครงข่ายประสาทเทียม

ออบเจ็กต์เหล่านี้เชื่อมต่อกับกราฟ TensorFlow เชิงคำนวณอย่างอิสระ ขั้นตอนการสร้างอ็อบเจ็กต์ Python อย่างอิสระและเชื่อมโยงเข้ากับกราฟช่วยให้การออกแบบสถาปัตยกรรมระดับสูงง่ายขึ้น

สิ่งที่คุณต้องรู้:

• Sonnet นำเสนอโมเดลการเขียนโปรแกรมที่เรียบง่ายแต่ทรงพลังซึ่งสร้างขึ้นจากแนวคิดเดียว – “snt.Module” โมดูลเหล่านี้มีความสมบูรณ์ในตัวเองและแยกออกจากกัน
• แม้ว่า Sonnet จะมาพร้อมกับโมดูลที่กำหนดไว้ล่วงหน้ามากมาย เช่น snt.Linear, snt.Conv2D, snt.BatchNorm พร้อมด้วยเครือข่ายโมดูลที่กำหนดไว้ล่วงหน้า (เช่น snt.nets.MLP) ผู้ใช้สามารถสร้างโมดูลของตนเองได้

ข้อได้เปรียบของ Sonnet:

• Sonnet อนุญาตให้คุณเขียนโมดูลที่สามารถประกาศโมดูลย่อยอื่น ๆ ภายในหรือสามารถส่งผ่านไปยังโมดูลอื่น ๆ ในระหว่างกระบวนการก่อสร้าง
• เนื่องจาก Sonnet ได้รับการออกแบบมาอย่างชัดเจนเพื่อทำงานกับ TensorFlow คุณจึงสามารถเข้าถึงรายละเอียดพื้นฐานได้อย่างง่ายดาย ซึ่งรวมถึง Tensors และ Variable_scopes
• โมเดลที่สร้างด้วย Sonnet สามารถรวมเข้ากับโค้ด TF ดิบและโมเดลที่เขียนในไลบรารีระดับสูงอื่นๆ ได้

5. MXNet

MXNet เป็นเฟรมเวิร์ก Deep Learning แบบโอเพ่นซอร์สที่ออกแบบมาเพื่อฝึกและปรับใช้เครือข่ายประสาทเทียมระดับลึก เนื่องจากสามารถปรับขนาดได้สูง จึงส่งเสริมการฝึกโมเดลอย่างรวดเร็ว นอกเหนือจากการแสดงรูปแบบการเขียนโปรแกรมที่ยืดหยุ่นแล้ว ยังรองรับภาษาการเขียนโปรแกรมหลายภาษา เช่น C++, Python, Julia, Matlab, JavaScript, Go, R, Scala, Perl และ Wolfram

สิ่งที่คุณต้องรู้:

• MXNet เป็นแบบพกพาและสามารถปรับขนาดเป็น GPU หลายตัวรวมทั้งเครื่องต่างๆ
• เป็นเฟรมเวิร์ก Deep Learning แบบลีน ยืดหยุ่น และปรับขนาดได้ พร้อมรองรับโมเดล DL ที่ล้ำสมัย เช่น Convolutional Neural Network (CNN) และเครือข่ายหน่วยความจำระยะสั้นระยะยาว (LSTM)

ข้อดีของ MXNet:

• รองรับ GPU หลายตัวพร้อมกับการสลับบริบทที่รวดเร็วและการคำนวณที่ปรับให้เหมาะสม
• รองรับการเขียนโปรแกรมทั้งแบบจำเป็นและเชิงสัญลักษณ์ ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถเลือกแนวทางการเขียนโปรแกรมที่ต้องการเพื่อสร้างโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก

เข้าร่วม การฝึกอบรมแมชชีนเลิร์ นนิงออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก – ปริญญาโท, Executive Post Graduate Programs และ Advanced Certificate Program in ML & AI เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

6. Swift สำหรับ TensorFlow

Swift for TensorFlow เป็นแพลตฟอร์มยุคใหม่ที่รวมเอาพลังของ TensorFlow เข้ากับภาษาโปรแกรม Swift เนื่องจากได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง Swift สำหรับ TensorFlow จึงรวมเอางานวิจัยล่าสุดทั้งหมดใน ML, การเขียนโปรแกรมแบบสร้างความแตกต่างได้, คอมไพเลอร์, การออกแบบระบบ และอื่นๆ อีกมากมาย แม้ว่าโครงการจะอยู่ในช่วงตั้งไข่ แต่ก็เปิดให้ทุกคนที่สนใจทดลองใช้

สิ่งที่คุณต้องรู้:

• เมื่อพูดถึงการเขียนโปรแกรมแบบสร้างความแตกต่าง จะได้รับการสนับสนุน auto-diff ระดับเฟิร์สคลาสใน Swift สำหรับ TensorFlow ดังนั้น คุณสามารถสร้างอนุพันธ์ของฟังก์ชันใดๆ หรือแม้แต่โครงสร้างข้อมูลที่กำหนดเองซึ่งสร้างความแตกต่างได้ภายในไม่กี่นาที
• ประกอบด้วยชุดเครื่องมือที่ซับซ้อนเพื่อช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของผู้ใช้ คุณสามารถเรียกใช้ Swift แบบโต้ตอบในสมุดบันทึก Jupyter และรับคำแนะนำในการเติมข้อความอัตโนมัติที่เป็นประโยชน์ เพื่อสำรวจพื้นผิว API ขนาดใหญ่ของเฟรมเวิร์ก Deep Learning รุ่นถัดไปเพิ่มเติม

ข้อดีของ Swift for TensorFlow:

• การรวม Python อันทรงพลังของ Swift ทำให้การย้ายข้อมูลทำได้ง่ายมาก ด้วยการผสานรวมโดยตรงกับ Python ซึ่งเป็นภาษาการเขียนโปรแกรมเอนกประสงค์ Swift สำหรับ TensorFlow ทำให้ผู้ใช้สามารถแสดงอัลกอริธึมที่ทรงพลังได้อย่างสะดวกและต่อเนื่อง
• เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมหากภาษาไดนามิกไม่เหมาะกับโครงการของคุณ เนื่องจากเป็นภาษาที่พิมพ์แบบสแตติก Swift จะแสดงข้อผิดพลาดใดๆ ในโค้ดล่วงหน้า เพื่อให้คุณสามารถใช้แนวทางเชิงรุกและแก้ไขได้ก่อนที่จะรันโค้ด

7. กลูออน

Gluon เป็นอินเทอร์เฟซ Deep Learning แบบโอเพนซอร์สที่เพิ่มเข้ามาล่าสุดในรายการเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกที่ช่วยให้นักพัฒนาสร้างโมเดลการเรียนรู้ด้วยเครื่องได้ง่ายและรวดเร็ว โดยนำเสนอ API ที่ตรงไปตรงมาและรัดกุมสำหรับการกำหนดโมเดล ML/DL โดยใช้ส่วนประกอบโครงข่ายประสาทเทียมที่สร้างไว้ล่วงหน้าและปรับให้เหมาะสม

Gluon อนุญาตให้ผู้ใช้กำหนดโครงข่ายประสาทเทียมโดยใช้รหัสที่เรียบง่าย ชัดเจน และรัดกุม มาพร้อมกับชุดการสร้างเครือข่ายนิวรัลแบบพลักแอนด์เพลย์ ซึ่งรวมถึงเลเยอร์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ และตัวเริ่มต้น สิ่งเหล่านี้ช่วยขจัดรายละเอียดการใช้งานที่ซับซ้อนที่แฝงอยู่จำนวนมาก

สิ่งที่คุณต้องรู้:

• มันใช้ MXNet และจัดเตรียม API ที่เรียบร้อยซึ่งช่วยลดความยุ่งยากในการสร้างโมเดล DL
• มันวางเคียงกันอัลกอริธึมการฝึกอบรมและโมเดลโครงข่ายประสาทเทียม ดังนั้นจึงให้ความยืดหยุ่นแก่กระบวนการพัฒนาโดยไม่กระทบต่อประสิทธิภาพ วิธีการฝึกอบรมนี้เรียกว่าวิธีฝึกกลูออน
• Gluon อนุญาตให้ผู้ใช้เลือกใช้คำจำกัดความของโครงข่ายประสาทเทียมแบบไดนามิก ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถสร้างมันได้ทุกที่ทุกเวลาโดยใช้โครงสร้างใดๆ ที่คุณต้องการและด้วยโฟลว์การควบคุมดั้งเดิมของ Python

ข้อดีของกลูออน:

• เนื่องจาก Gluon อนุญาตให้ผู้ใช้กำหนดและจัดการโมเดล ML/DL เช่นเดียวกับโครงสร้างข้อมูลอื่นๆ จึงเป็นเครื่องมืออเนกประสงค์สำหรับผู้เริ่มต้นที่ยังใหม่ต่อการเรียนรู้ของเครื่อง
• ต้องขอบคุณความฉลาดทางความยืดหยุ่นสูงของ Gluon ทำให้ง่ายต่อการสร้างต้นแบบและทดลองกับโมเดลโครงข่ายประสาทเทียม

8. DL4J

Deeplearning4J (DL4J) เป็นไลบรารี Deep Learning แบบกระจายที่เขียนขึ้นสำหรับ Java และ JVM (Java Virtual Machine) ดังนั้นจึงเข้ากันได้กับภาษา JVM เช่น Scala, Clojure และ Kotlin ใน DL4J การคำนวณพื้นฐานจะเขียนด้วยภาษา C, C++ และ Cuda

แพลตฟอร์มนี้ใช้ทั้ง Apache Spark และ Hadoop ซึ่งจะช่วยเร่งรัดการฝึกโมเดลและรวม AI เข้ากับสภาพแวดล้อมทางธุรกิจเพื่อใช้กับ CPU และ GPU แบบกระจาย อันที่จริงแล้วใน GPU หลายตัวมันสามารถเท่ากับ Caffe ในด้านประสิทธิภาพ

สิ่งที่คุณต้องรู้:

• ขับเคลื่อนโดยไลบรารีการคำนวณเชิงตัวเลขแบบโอเพนซอร์สที่ไม่เหมือนใคร ND4J
• ใน DL4J โครงข่ายประสาทเทียมได้รับการฝึกฝนแบบคู่ขนานผ่านการลดแบบวนซ้ำผ่านคลัสเตอร์
• ประกอบด้วยการใช้งานเครื่อง Boltzmann ที่ถูกจำกัด, เครือข่ายความเชื่อลึก, ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติเชิงลึก, เครือข่ายเทนเซอร์ประสาทแบบเรียกซ้ำ, ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติ denoising แบบซ้อน, word2vec, doc2vec และ GloVe

ข้อดีของ DL4J:

ด้วย DL4J คุณสามารถเขียนโครงข่ายประสาทลึกจากตาข่ายตื้น ซึ่งแต่ละโครงจะสร้าง "เลเยอร์" สิ่งนี้ให้ความยืดหยุ่นที่ช่วยให้ผู้ใช้รวมตัวเข้ารหัสอัตโนมัติแบบแปรผัน ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติแบบเรียงต่อกัน ตาข่ายแบบหมุนวน หรือเน็ตแบบวนซ้ำได้ตามต้องการในเฟรมเวิร์กระดับโปรดักชั่นแบบกระจายที่ทำงานร่วมกับ Spark และ Hadoop

9. ONNX

โครงการ Open Neural Network Exchange หรือ ONNX เป็นผลงานของ Microsoft และ Facebook เป็นระบบนิเวศแบบเปิดที่ออกแบบมาสำหรับการพัฒนาและนำเสนอโมเดล ML และ DL รวมถึงคำจำกัดความของแบบจำลองกราฟการคำนวณที่ขยายได้พร้อมกับคำจำกัดความของตัวดำเนินการในตัวและชนิดข้อมูลมาตรฐาน ONNX ช่วยลดความซับซ้อนของกระบวนการถ่ายโอนโมเดลระหว่างวิธีการต่างๆ ในการทำงานกับ AI - คุณสามารถฝึกโมเดลในเฟรมเวิร์กหนึ่งและโอนไปยังอีกอันหนึ่งเพื่ออนุมานได้

สิ่งที่คุณต้องรู้:

• ONNX ได้รับการออกแบบให้เป็นระบบอัจฉริยะสำหรับการสลับระหว่างเฟรมเวิร์ก ML ต่างๆ เช่น PyTorch และ Caffe2
• ปัจจุบันรุ่น ONNX รองรับใน Caffe2, Microsoft Cognitive Toolkit, MXNet และ PyTorch คุณยังจะพบตัวเชื่อมต่อสำหรับไลบรารีและเฟรมเวิร์กมาตรฐานอื่นๆ อีกหลายแห่ง

ข้อดีของ DL4J:

• ONNX ช่วยให้เข้าถึงการปรับแต่งฮาร์ดแวร์ได้ง่ายขึ้น คุณสามารถใช้รันไทม์และไลบรารีที่เข้ากันได้กับ ONNX ซึ่งสามารถเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุดทั่วทั้งระบบฮาร์ดแวร์
• ONNX อนุญาตให้ผู้ใช้พัฒนาในเฟรมเวิร์กที่ต้องการด้วยเอ็นจิ้นการอนุมานที่เลือก โดยไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับผลกระทบจากการอนุมานดาวน์สตรีม

10. เชนเนอร์

Chainer เป็นเฟรมเวิร์ก Deep Learning แบบโอเพนซอร์สที่เขียนด้วย Python ที่ด้านบนของไลบรารี NumPy และ CuPy เป็นเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกแรกที่แนะนำวิธีการกำหนดโดยเรียกใช้ ในวิธีนี้ ก่อนอื่น คุณต้องกำหนดการเชื่อมต่อแบบคงที่ระหว่างการดำเนินการทางคณิตศาสตร์ (เช่น การคูณเมทริกซ์และการเปิดใช้งานแบบไม่เชิงเส้น) ในเครือข่าย จากนั้นคุณเรียกใช้การคำนวณการฝึกอบรมจริง

สิ่งที่คุณต้องรู้:

Chainer มีไลบรารีส่วนขยายสี่แบบ ได้แก่ ChainerMN, ChainerRL, ChainerCV และ ChainerUI ChainerMN ช่วยให้ Chainer ใช้ได้กับ GPU หลายตัวและให้ประสิทธิภาพที่เร็วมาก เมื่อเทียบกับเฟรมเวิร์ก Deep Learning อื่นๆ เช่น MXNet และ CNTK

ข้อได้เปรียบของ Chainer:

• Chainer นั้นใช้งานง่ายและยืดหยุ่นสูง ในวิธีdefine-by-run คุณสามารถใช้โครงสร้างดั้งเดิมของภาษาโปรแกรมได้ เช่น คำสั่ง "if" และ "for loops" เพื่ออธิบายโฟลว์การควบคุม ความยืดหยุ่นนี้มีประโยชน์ในขณะที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบเกิดซ้ำ
• ข้อดีที่สำคัญอีกประการของ Chainer คือการให้การดีบักที่ง่ายดาย ในวิธีdefine-by-run คุณสามารถระงับการคำนวณการฝึกอบรมด้วยดีบักเกอร์ในตัวของภาษา และตรวจสอบข้อมูลที่ไหลบนโค้ดของเครือข่ายเฉพาะ

ห่อ

ดังนั้น เมื่อคุณมีแนวคิดโดยละเอียดเกี่ยวกับเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกที่สำคัญทั้งหมดแล้ว คุณสามารถตัดสินใจอย่างมีข้อมูลและเลือกกรอบที่เหมาะสมกับโครงการของคุณที่สุด

ชำระเงิน โปรแกรมใบรับรองขั้นสูงของ upGrad ในการเรียนรู้ของเครื่อง & NLP หลักสูตรนี้จัดทำขึ้นโดยคำนึงถึงนักเรียนหลายประเภทที่สนใจแมชชีนเลิร์นนิง โดยเสนอการให้คำปรึกษาแบบ 1-1 และอีกมากมาย