Нейронные сети : Новое в системе Wolfram Language 11

Нейронные сети

Версия 11 представляет высокопроизводительную структуру нейронных сетей с обеспеченной подготовкой для центрального и графического процессоров. Новая версия включает в себя полный набор ориентированных на зрительное восприятие слоёв, а также кодировщики и декодеры для обеспечения гладкой работы тренируемых сетей с остальным языком. Создание и тренировка сетей чаще всего требует всего лишь нескольких строк кода, что не составит труда даже для неопытных пользователей.

Использование широкого спектра направленных на работу с изображениями видов слоёв с целью внедрения самых современных алгоритмов машинного зрения. »
Определение топологий сетей множественными входными и выходными данными и связывающей структурой произвольно ориентированного ациклического графа. »
Работа с изображениями, категориальными и численными входными и выходными данными. »
Снабжение сетей многочисленными функциями потерь для осуществления многозадачного обучения. »
Лёгкая оценка тренируемых сетей с использованием многообразия встроенных измерений классификатора. »

Обучение на находящихся во внешней памяти наборах данных изображений. »
Обучение сетей в центральном процессоре или графическом процессоре NVIDIA. »
Выгодное использование библиотеки NVIDIA CUDA Deep Neural Network (cuDNN) для оптимальной результативности графического процессора. »
Импорт и экспорт тренируемых сетей в формате файлов "WLNet". »
Использование автоматического тензорного вывода для написания сжатых сетевых определений. »