Glossarju

BMXNet

X'inhu BMXNet?

BMXNet hija librerija b'sors miftuħ għal netwerks newrali binarji, rilaxxata fl-2017 mill-Hasso Plattner Institute f'Potsdam u mibnija fuq il-qafas Apache MXNet. In-netwerks binarji jaħżnu l-piżijiet u l-attivazzjonijiet b'bit wieħed minflok 32, u b'hekk il-mudelli jsiru ħafna iżgħar u aktar mgħaġġla – attraenti għall-ismartphones u l-apparati inkorporati, għalkemm normalment b'xi telf fil-preċiżjoni. Peress li MXNet ġie rtirat fl-2023, BMXNet issa huwa prinċipalment ta' interess għar-riċerka (sa Ottubru 2026).

Suġġetti

Tagħlim profond
Edge AI
Riċerka

Ipprova KI.ordo

Aġenti, flussi tax-xogħol u mudelli fi spazju tax-xogħol wieħed – demo b'xejn għal 24 siegħa.

Ibda d-demo

← It-termini kollha

Termini relatati

MXNet

Apache MXNet kien qafas open-source tat-tagħlim profond li seta' jitħarreġ mudelli b'mod effiċjenti fuq diversi GPUs u magni, b'interfaċċji għal Python, C++, R, Scala u lingwi oħra. Amazon Web Services appoġġjatu bħala l-qafas preferut tagħha għal xi snin. L-Apache Software Foundation irtirat il-proġett f'Settembru 2023 u mexxietu lejn l-Apache Attic sa Frar 2024; ma jiġix żviluppat aktar. Mudelli eżistenti ġeneralment jiġu migrati lejn oqfsa oħra.

qafas
tagħlim profond
+1

Netwerks newrali artifiċjali (ANNs)

In-netwerks newrali artifiċjali (ANNs) huma mudelli komputazzjonali magħmula minn ħafna unitajiet konnessi (“newroni”) irranġati f'saffi li jipproċessaw inputs permezz ta' konnessjonijiet ippiżati. Matul it-taħriġ, il-piżijiet jiġu aġġustati pass pass bl-użu ta' eżempji, ġeneralment permezz ta' backpropagation. L-ANNs huma l-pedament tat-tagħlim profond u jħaddmu r-rikonoxximent tal-immaġini, ir-rikonoxximent tad-diskors u mudelli lingwistiċi kbar. Minkejja l-ispirazzjoni bijoloġika tagħhom, jaħdmu b'mod ferm aktar sempliċi mill-moħħ tal-bniedem.

Tagħlim profond
Fundamenti tal-IA
+1

Tagħlim profond

It-tagħlim profond (deep learning) huwa fergħa tat-tagħlim awtomatiku li juża netwerks newrali artifiċjali b'ħafna saffi. Netwerks bħal dawn jitgħallmu minn kwantitajiet kbar ta' data liema karatteristiċi huma importanti – minn truf f'immaġini sa relazzjonijiet ta' tifsira f'testi. It-tagħlim profond huwa l-bażi tal-mudelli lingwistiċi, tar-rikonoxximent tal-immaġini u tad-diskors u tat-traduzzjoni awtomatika tal-lum, u normalment jeħtieġ qawwa tal-komputazzjoni u data tat-taħriġ konsiderevoli.

netwerks newrali
tagħlim awtomatiku
+1