Tensorflow (10) (Giới thiệu về TensorFlow)
- Seiten
- 43
- Định dạng
- Dung lượng
- 1.2 MB
- Năm
- 2016
- Trường
- University of Crete
- Aufrufe
- 0
- Kommentare
- 0
- Lượt tải
- 0
Vorschau wird generiert...
Slide bài giảng giới thiệu về TensorFlow, tập trung vào computational graph, biến, tự động tính gradient và các ví dụ như hồi quy tuyến tính, trong khuôn khổ môn học Big Data Analytics.
- Dokumentenname
- Tensorflow (10) (Giới thiệu về TensorFlow)
- Schule / Kurs
- University of Crete · Big Data
- Inhalt
- Tài liệu giới thiệu TensorFlow như một framework tính toán phân tán, tập trung vào khái niệm đồ thị tính toán và tensor. Nó bao gồm các ví dụ và kỹ thuật để xử lý dữ liệu lớn và gỡ lỗi.
- Inhaltsverzeichnis
- 1. The Computational Graph
- 2. Variables
- 3. Example: Linear Regression
- 4. Automatic Gradients
- 5. Large Data I: Feeding
- 6. Large Data II: Reader Nodes
- 7. Debugging
- Seiten
- 43 Seiten
- Hochgeladen von
- Uni24h
Beschreibung
Trích nội dung tài liệu
Big Data Analytics Big Data Analytics Lars Schmidt-Thieme Information Systems and Machine Learning Lab (ISMLL) Institute of Computer Science University of Hildesheim, Germany C. Distributed Computing Environments / 3. Computational Graphs (TensorFlow) Lars Schmidt-Thieme, Information Systems and Machine Learning Lab (ISMLL), University of Hildesheim, Germany C. Distributed Computing Environments / 3. Computational Graphs (TensorFlow) 1 / 31 Big Data Analytics Syllabus Tue. 9.4. (1) 0. Introduction Tue. 16.4. Tue. 23.4. Tue. 30.4. (2) (3) (4) A. Parallel Computing A.1 Threads A.2 Message Passing Interface (MPI) A.3 Graphical Processing Units (GPUs) Tue. 7.5. Tue. 14.5. Tue. 21.5. (5) (6) (7) B. Distributed Storage B.1 Distributed File Systems B.2 Partioning of Relational Databases B.3 NoSQL Databases Tue. 28.5. Tue. 4.6. Tue. 11.6. Tue. 18.6. (8) (9) (10) C. Distributed Computing Environments C.1 Map-Reduce C.2 Resilient Distributed Datasets (Spark) Pentecoste Break — C.3 Computational Graphs (TensorFlow) Tue. 25.6. Tue. 2.7. (11) (12) D. Distributed Machine Learning Algorithms D.1 Distributed Stochastic Gradient Descent D.2 Distributed Matrix Factorization Tue. 9.7. (13) Questions and Answers Lars Schmidt-Thieme, Information Systems and Machine Learning Lab (ISMLL), University of Hildesheim, Germany C. Distributed Computing Environments / 3. Computational Graphs (TensorFlow) 1 / 31 Big Data Analytics Outline 1. The Computational Graph 2. Variables 3. Example: Linear Regression 4. Automatic Gradients 5. Large Data I: Feeding 6. Large Data II: Reader Nodes 7. Debugging Lars Schmidt-Thieme, Information Systems and Machine Learning Lab (ISMLL), University of Hildesheim, Germany C. Distributed Computing Environments / 3. Computational Graphs (TensorFlow) 1 / 31 Big Data Analytics 1. The Computational Graph Outline 1. The Computational Graph 2. Variables 3. Example: Linear Regression 4. Automatic Gradients 5. Large Data I: Feeding 6. La
Häufig gestellte Fragen
Ist dieses Dokument kostenlos?
Ja. „Tensorflow (10) (Giới thiệu về TensorFlow)“ ist kostenlos — melden Sie sich einfach an und klicken Sie auf Herunterladen, um die Originaldatei zu erhalten.
Wie viele Seiten hat dieses Dokument?
Das Dokument hat 43 Seiten, für den Kurs Big Data. Sie können es vor dem Herunterladen online in der Vorschau ansehen.
Kann ich vor dem Herunterladen eine Vorschau ansehen?
Ja. Sie können sich dieses Dokument direkt auf dieser Seite im Online-Reader ansehen und dann entscheiden, ob Sie es herunterladen möchten.
Tensorflow (10) (Giới thiệu về TensorFlow)
Vorschau wird generiert...
Trích nội dung tài liệu
Big Data Analytics Big Data Analytics Lars Schmidt-Thieme Information Systems and Machine Learning Lab (ISMLL) Institute of Computer Science University of Hildesheim, Germany C. Distributed Computing Environments / 3. Computational Graphs (TensorFlow) Lars Schmidt-Thieme, Information Systems and Machine Learning Lab (ISMLL), University of Hildesheim, Germany C. Distributed Computing Environments / 3. Computational Graphs (TensorFlow) 1 / 31 Big Data Analytics Syllabus Tue. 9.4. (1) 0. Introduction Tue. 16.4. Tue. 23.4. Tue. 30.4. (2) (3) (4) A. Parallel Computing A.1 Threads A.2 Message Passing Interface (MPI) A.3 Graphical Processing Units (GPUs) Tue. 7.5. Tue. 14.5. Tue. 21.5. (5) (6) (7) B. Distributed Storage B.1 Distributed File Systems B.2 Partioning of Relational Databases B.3 NoSQL Databases Tue. 28.5. Tue. 4.6. Tue. 11.6. Tue. 18.6. (8) (9) (10) C. Distributed Computing Environments C.1 Map-Reduce C.2 Resilient Distributed Datasets (Spark) Pentecoste Break — C.3 Computational Graphs (TensorFlow) Tue. 25.6. Tue. 2.7. (11) (12) D. Distributed Machine Learning Algorithms D.1 Distributed Stochastic Gradient Descent D.2 Distributed Matrix Factorization Tue. 9.7. (13) Questions and Answers Lars Schmidt-Thieme, Information Systems and Machine Learning Lab (ISMLL), University of Hildesheim, Germany C. Distributed Computing Environments / 3. Computational Graphs (TensorFlow) 1 / 31 Big Data Analytics Outline 1. The Computational Graph 2. Variables 3. Example: Linear Regression 4. Automatic Gradients 5. Large Data I: Feeding 6. Large Data II: Reader Nodes 7. Debugging Lars Schmidt-Thieme, Information Systems and Machine Learning Lab (ISMLL), University of Hildesheim, Germany C. Distributed Computing Environments / 3. Computational Graphs (TensorFlow) 1 / 31 Big Data Analytics 1. The Computational Graph Outline 1. The Computational Graph 2. Variables 3. Example: Linear Regression 4. Automatic Gradients 5. Large Data I: Feeding 6. La
- Dokumentenname
- Tensorflow (10) (Giới thiệu về TensorFlow)
- Schule / Kurs
- University of Crete · Big Data
- Inhalt
- Tài liệu giới thiệu TensorFlow như một framework tính toán phân tán, tập trung vào khái niệm đồ thị tính toán và tensor. Nó bao gồm các ví dụ và kỹ thuật để xử lý dữ liệu lớn và gỡ lỗi.
- Inhaltsverzeichnis
- 1. The Computational Graph
- 2. Variables
- 3. Example: Linear Regression
- 4. Automatic Gradients
- 5. Large Data I: Feeding
- 6. Large Data II: Reader Nodes
- 7. Debugging
- Seiten
- 43 Seiten
- Hochgeladen von
- Uni24h
Kommentare (0)
Noch keine Kommentare. Seien Sie der Erste!
Stream (11) (Xử lý luồng dữ liệu) - Julian M. Kunkel
Krone (09) (Sự phát triển của dữ liệu) (Tiếng Anh)
Parallel mf (09) (Thuật toán phân tán phân tích ma trận dữ liệu lớn)
Big Data Analytics - Phân tích dữ liệu lớn (Lecture 5)
NoSQL db (06) (Cơ sở dữ liệu NoSQL)
Tổng hợp Đề Toán 5 - Luyện thi vào Lớp 6 - CLB EMath
Bài giảng vật lý đại cương (Chương 3) - Đỗ Ngọc Uấn
Chương 8.Nguyên tử - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Chương 7.Cơ học lượng tử - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Chương 6.Quang học lượng tử - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Kommentare (0)
Noch keine Kommentare. Seien Sie der Erste!