Tensorflow (10) (Giới thiệu về TensorFlow)
Génération de l'aperçu...
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.
Description
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
Résumé IA
- Nom du document
- Tensorflow (10) (Giới thiệu về TensorFlow)
- École / Cours
- University of Crete · Big Data
- Contenu
- 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.
- Table des matières
- 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
- Pages
- 43 pages
- Téléversé par
- Uni24h
Foire aux questions
Ce document est-il gratuit ?
Oui. « Tensorflow (10) (Giới thiệu về TensorFlow) » est gratuit — il suffit de vous connecter et de cliquer sur Télécharger pour obtenir le fichier original.
Combien de pages compte ce document ?
Le document contient 43 pages, pour le cours Big Data. Vous pouvez le prévisualiser en ligne avant de le télécharger.
Puis-je prévisualiser avant de télécharger ?
Oui. Vous pouvez prévisualiser ce document directement sur cette page avec le lecteur en ligne, puis décider de le télécharger ou non.
Tensorflow (10) (Giới thiệu về TensorFlow)
Génération de l'aperçu...
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
Lire le document entier
- Nom du document
- Tensorflow (10) (Giới thiệu về TensorFlow)
- École / Cours
- University of Crete · Big Data
- Contenu
- 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.
- Table des matières
- 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
- Pages
- 43 pages
- Téléversé par
- Uni24h
Commentaires (0)
Aucun commentaire pour le moment. Soyez le premier !
Neumann (mối quan hệ giữa Exascale Computing và Big Data) - Philipp Neumann
Tính toán trong bộ nhớ với Spark - Julian M. Kunkel
Intro to Mapreduce (02) (Giới thiệu về MapReduce và Hadoop) (Tiếng Anh)
GPUs (04) (Xử lý song song và bộ xử lý đồ họa)
Neo4j (08) (Xử lý đồ thị với Neo4j) - BigData Analytics - Julian M. Kunkel
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
Chương 5.Thuyết tương đối - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Chương 4. Tán xạ ánh sáng - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Chương 3.Phân cực ánh sáng - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Commentaires (0)
Aucun commentaire pour le moment. Soyez le premier !