Neural Structured Learning (NSL) — это фреймворк для обучения нейронных сетей с использованием структурированных сигналов, таких как графы и данные с враждебными искажениями!

МЕНЮ

Главная страница
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту
Архив новостей

ТЕМЫ

Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация

RSS

RSS новости

NSL позволяет улучшать точность моделей, особенно при ограниченном объёме размеченных данных, за счёт объединения как размеченных, так и неразмеченных данных.

Основные возможности:

API для работы с графами и враждебными искажениями на базе TensorFlow и Keras.

Поддержка создания графов и входных данных для обучения.

Универсальность для различных архитектур (CNN, RNN и др.) и методов обучения (контролируемого, частично контролируемого и др.).

Лицензия: Apache-2.0

Github (https://github.com/tensorflow/neural-structured-learning)


Источник: github.com

Комментарии: