Frameworks」の日本語参考訳です。版はこちらからご利用になれます。ようなタスクを人間に代わって実行できる知的機械の概念であり、少なくともコンピューターが登場してから、次の大きな目標です。タスクを実行する際に非常に有効なことが分かっています。有望な手法であると考えられていました。学習して維持するその能力にあります。いくつかの非線形関数をカスケードにして、入力から目的の出力まで、広範なマッピングを学習することができます。隠れ層は階層的な段階のデータの内部抽象化を表し、深い層は高いレベルの抽象化を表します。順で段階的に処理が行われ、徐々により複雑な視覚的形状に移行します)1。必然的に必要になります。複数の深いカスケード層で段階的にデータを処理するネットワークは、一般に「ディープ・ネットワーク」と呼ばれます。層を超える処理層を含んでいません。そのため、これらのアルゴリズムは「浅い」アーキテクチャーと考えることができます。訓練する際に、いくつかの問題により訓練が失敗することがありました。(過学習)計算環境の進歩とともに、オーバーフィッティング問題は解消され、研究者は短時間に大量のデータサンプルでマシンラーニング・アルゴリズムを訓練できるようになりました。多くの小さな重みを含みます。わずかに低いだけです。教師あり画像学習タスクでは非常に一般的になりました。ディープ・オートエンコーダーなどのディープ・ネットワークにより、教師なし学習も前進しました。関連タスクで、ほぼすべてのほかのマシンラーニング・アルゴリズムよりもパフォーマンスが優れています。ディープ・ネットワークの大いなる成功は、特徴の階層を自立的に学習する方法によるものです。ディープラーニングと従来の統計的学習法の大きな違いは、前者はローデータを自分で学習するのに対して、後者は人間が手を加えたデータの特徴を学習することです。学習が進むとともに、初期のレベルで与えられたタスクに最も適した特徴を自立的に生成します。その結果、オリジナルデータの学習タスク全体は費用関数ベースの最適化プロセスのままで、学習プロセスから当て推量や人による偏りが排除されます。深い階層構造により、深い階層レベルではネットワークの前のレベルで学習した低レベルの特徴に基づいて高いレベルの特徴を学習できます。どのように入力画像が徐々にディープ・ネットワークの高いレベルの表現に変換されるかを示しています。画像がネットワークで深くなるにつれ、より抽象的な表現になります。特徴の階層は、初期の層から順に、エッジ、形状、オブジェクトの一部、オブジェクト全体、シーンになることが分かります。実際には、「正しい」特徴ベクトルがこれらの抽象的な階層のどこに位置するか、学習なしで推測することは困難です。これは人間が手を加えた特徴を学習する場合の問題点です。一般に、深いネットワークでは出力層は高レベルの特徴を処理し、浅いネットワークよりも高いレベルの概念を学習できます。これらのフレームワークとライブラリーは、退屈な定型作業の削減に大いに役立ちます。ユーザーは、個々のコンポーネントの実装ではなく、ディープラーニングの部分に労力をかけることができます。2009多くのフレームワークとライブラリーはオープンソース・プロジェクトとして開発され、開発者コミュニティーによる積極的なサポートが行われているため、ユーザーはこれらのコードベースにアクセスできます。かかる大規模なデータセットの訓練を含むため、一般的に使用されるディープラーニング・ソフトウェアのパフォーマンスの最適化は、テクノロジーの進歩にとって非常に重要です。アーキテクチャー向けにオープンソースのディープラーニング・フレームワークを最適化することにより、貢献を続けています。インテルのマシンラーニングおよびディープラーニングに対する取り組みの最新情報が含まれています。パフォーマンス最適化ツールと手法に関する詳細な情報も、このサイトから入手できます。いくつかの最適化作業は、ディープラーニング・アプリケーションを開発する際にソフトウェア開発者をガイドするケーススタディーとして、開発サイクルに使用できるフレームワークやライブラリーとともに公開されています。コアの使用状況、メモリーの使用状況、スレッドのロードバランス、スレッドロックなどのパフォーマンス最適化プロセスの初期ガイダンスとして使用できる、貴重な情報を提供する強力なプロファイル・ツールです。ライブラリーは、ディープラーニング・ソフトウェアの最適化に役立つことが分かっています。ベースのクライアントとして設計されています。アーキテクチャー向けに最適化された一般的なディープラーニング・フレームワークをインストールします。高度な視覚化手法により、訓練データ、モデル設計、モデル選択の準備を単純化します。配備ツールは、モデル圧縮および重み量子化手法により特定のターゲットデバイス向けに訓練されたディープラーニング・モデルを最適化するために使用できます。マイクロプロセッサー用に最適化されていることがあります。性能テストは、特定のコンピューター・システム、コンポーネント、ソフトウェア、操作、機能に基づいて行ったものです。結果はこれらの要因によって異なります。製品の購入を検討される場合は、他の製品と組み合わせた場合の本製品の性能など、ほかの情報や性能テストも参考にして、パフォーマンスを総合的に評価することをお勧めします。マイクロプロセッサーに限定されない最適化に関して、他社製マイクロプロセッサー用に同等の最適化を行えないことがあります。補足命令などの最適化が該当します。インテルは、他社製マイクロプロセッサーに関して、いかなる最適化の利用、機能、または効果も保証いたしません。マイクロプロセッサーでの使用を前提としています。マイクロプロセッサー用のものがあります。この注意事項で言及した命令セットの詳細については、該当する製品のユーザー・リファレンス・ガイドを参照してください。コンパイラーの最適化に関する詳細は、最適化に関する注意事項を参照してください。Mammography」の日本語参考訳です。版はこちらからご利用になれます。CPUs」の日本語参考訳です。版はこちらからご利用になれます。Optimizations」の日本語参考訳です。Trading」の日本語参考訳です。版はこちらからご利用になれます。サイトはエクセルソフト株式会社が運営しています。社名、製品名などは一般に各社の表示、商標または登録商標です。