Wolfram 语言™

  • 使用广泛的面向图像的图层类型来实现尖端的计算机视觉算法. »
  • 用多个输入输出和任意有向无环图连接结构定义网络拓扑. »
  • 图像、类别和数字输入输出的处理. »
  • 定义具有多个损失函数的网络来执行多任务的学习. »
  • 用多种内置的分类指标轻松地评估训练过的网络. »
  • 用核外图像数据集训练. »
  • 用 CPU 和 NVIDIA 两者之一训练网络. »
  • 利用 NVIDIA CUDA Deep Neural Network library (cuDNN) 来获得 GPU 的最佳表现. »
  • 以 "WLNet" 格式的文件导入和导出训练过的网络. »
  • 采用自动张量形状推断来编写简洁的网络定义. »

相关范例

相关函数

相关指南

参见 11 的新功能

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