Deeplearning4j includes both a dist

Deeplearning4j includes both a distributed, multi-threaded deep-learning framework and a normal single-threaded deep-learning framework. Training takes place in the cluster, which means it can process massive amounts of data quickly. Nets are trained in parallel via iterative reduce, and they are equally compatible with Java, Scala and Clojure. Deeplearning4j’s role as a modular component in an open stack makes it the first deep-learning framework adapted for a micro-service architecture.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

Deeplearning4j รวมทั้งกรอบการเรียนรู้ลึกกระจาย หลายเธรดและลึกเรียนรู้กรอบปกติแบบในเธรดเดียว ฝึกใช้ในคลัสเตอร์ ซึ่งหมายความว่า มันสามารถประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็ว ตาข่ายได้รับการอบรมลดขนานผ่านซ้ำ และเข้ากันกับ Java ประกอบ และ Clojure บทบาทของ Deeplearning4j เป็นส่วนประกอบโมดูลาร์ในการเปิดกองทำให้เรียนรู้ลึกกรอบแรกที่ดัดแปลงสำหรับสถาปัตยกรรมไมโครบริการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

Deeplearning4j รวมทั้งการกระจายกรอบแบบมัลติเธรดลึกการเรียนรู้และเป็นหนึ่งเดียวเธรดปกติกรอบลึกการเรียนรู้ การฝึกอบรมจะเกิดขึ้นในคลัสเตอร์ซึ่งหมายความว่ามันสามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลได้อย่างรวดเร็ว ตาข่ายได้รับการฝึกฝนในแบบคู่ขนานผ่านซ้ำลดและพวกเขาจะเท่าเทียมกันเข้ากันได้กับ Java, Scala และ Clojure บทบาทของ Deeplearning4j เป็นองค์ประกอบ modular ในกองเปิดทำให้กรอบลึกการเรียนรู้ครั้งแรกเหมาะสำหรับสถาปัตยกรรมบริการไมโคร

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

deeplearning4j มีทั้งแบบกรอบ และแบบมัลติเธรดลึกเรียนปกติเรียนเดี่ยวเกลียวลึก กรอบ การฝึกอบรมจะเกิดขึ้นในคลัสเตอร์ ซึ่งหมายความว่ามันสามารถประมวลผลจำนวนมหาศาลของข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว มุ้งมีการฝึกอบรมในการขนานผ่านตัวลด และพวกเขาจะเท่าเทียมกันเข้ากันได้กับ Java , สกาล่า และ clojure .deeplearning4j ในฐานะส่วนประกอบแบบโมดูลาร์ในสแต็คเปิดให้มันแรกลึกเรียนรู้กรอบดัดแปลงเป็นสถาปัตยกรรมบริการเชิงควอนตัม .