Що таке DEEP NEURAL NETWORKS Українською - Українська переклад

• глибокі нейронні мережі
• глибинні нейронні мережі
• глибоких нейронних мереж
• глибинних нейронних мереж
• глибокими нейронними мережами

Приклади вживання Deep neural networks Англійська мовою та їх переклад на Українською

Deep Neural Networks.
Глибинні нейронні мережі.

This makes the model combination practical, even for deep neural networks.
Це робить поєднання моделей практичним, навіть для глибинних нейронних мереж.

Deep neural networks and machine learning;
Глибокі нейронні мережі і ML;

It is probably the most popular activation function for deep neural networks.
ReLU як функція активації є найбільш популярна для глибоких нейронних мереж.

And yet deep neural networks some how get the right answer.
Але глибокі нейронні мережі якимось чином знаходять правильну відповідь.

NVIDIA cuDNN is a GPU-accelerated library of primitives for deep neural networks.
NVIDIA cuDNN- Бібліотека примітивів для глибинних нейронних мереж із прискоренням на ГП.

Convolutional deep neural networks(CNNs) are used in computer vision.
Конволюційні глибокі нейронні мережі(CNN) використовуються в комп'ютерному зорі.

Once we had this enormous amount of data, we built and trained deep neural networks.
І коли ми отримали цей колосальний об'єм даних, ми побудували і натренували глибинні нейронні мережі.

Deep neural networks are generally interpreted in terms of the universal approximation theorem or probabilistic inference.
Глибокі нейронні мережі, як правило, інтерпретуються через теорему універсального наближення або ймовірнісний висновок.

Machine learning, artificial intelligence, and deep neural networks are all red-hot topics right now.
Машинознавство, штучний інтелект і глибока нейронна мережа- це всі актуальні теми.

The rectifier is, as of 2017, the most popular activation function for deep neural networks.
ReLU є, станом на 2018, найбільш популярною передавальною функцією для for глибинних нейронних мереж.

We also use the latest advances in deep neural networks and machine learning to help support this work.
Щоб підтримувати роботу в цьому напрямку, ми також застосовуємо останні досягнення у сфері глибинних нейронних мереж і машинного навчання.

It includes accelerated computing technology in the datacenter for training deep neural networks;
Воно включає в себе технологію прискорених обчислень в центрі обробки даних для навчання глибоких нейронних мереж;

Generally, deep neural networks are interpreted in terms of the probabilistic inference or universal approximation theorem.
Глибокі нейронні мережі, як правило, інтерпретуються через теорему універсального наближення або ймовірнісний висновок.

Not forgetting voice recognition systems such as Siri and Cortana that use machine learning and deep neural networks to imitate human interaction.
Системи розпізнавання голосу, такі як Siri і Cortana, використовують машинне навчання і глибокі нейронні мережі для взаємодії з людиною.

Deep neural networks are generally interpreted in terms of the universal approximation theorem or probabilistic inference.
Глибинні нейронні мережі зазвичай інтерпретують у термінах теореми про універсальне наближення або ймовірнісного висновування.

Alexander specializes in spiking and deep neural networks, holds the position of Machine Learning Engineer at GlobalLogic.
Олександр спеціалізується на спайкінгових та глибоких нейронних мережах, обіймає посаду Machine learning Engineer у GlobalLogic.

Apache MXNet is an open-source deep learning software framework, used to train, and deploy deep neural networks.
MXNet- це програмне забезпечення глибокого машинного навчанням з відкритим кодом, яке використовується для навчання та розгортання глибоких нейронних мереж.

Both of these methods relied on deep neural networks that are trained to predict properties of the protein from its genetic sequence.
Обидва ці методи спиралися на глибокі нейронні мережі, навчені передбачати властивості білка по його генетичній послідовності.

It determines the level of coronary artery stenosis in MPR images(received from CT), with the help of methods of machine learning and deep neural networks.
Він визначає рівень стенозу коронарної артерії серця у MPR зображеннях(отриманих з КТ), з допомогою методів машинного навчання і глибоких нейронних мереж.

Today, deep neural networks demonstrate their ability to"learn", receiving information not only from images, but also from text and audio data.
Нині ж глибокі нейронні мережі демонструють свою здатність«вчитися», отримуючи інформацію не тільки із зображень, але і з текстових та аудіо даних.

Not only will you learn how to use tools, such as deep neural networks, but you will gain a profound understanding of why they work.-.
Ви не тільки навчитеся використовувати інструменти, такі як глибокі нейронні мережі, але ви отримаєте глибоке розуміння того, чому вони працюють.

Deep neural networks have had amazing successes lately in processing multiple sorts of data, including images, video, audio, and to a lesser extent, text.
Глибокі нейронні мережі домоглися вражаючого успіху останнім часом в обробці різних видів даних, включаючи зображення, відео, аудіо і, меншою мірою, тексту.

On the other hand, Tensor Networks can be seen as a new trainable Machine Learning object, in some cases being more expressive than Deep Neural Networks.
З іншого боку, Tensor Networks можна розглядати як новий об'єкт для машинного навчання, в деяких випадках- більш експресивний, ніж глибокі нейронні мережі.

Deep Neural Networks(DNS) will go beyond the framework of classical computing and will begin to serve to create systems that can independently explore the surrounding world.
Глибокі нейронні мережі(ДПС) вийдуть за рамки класичних обчислень і почнуть служити для створення систем, які можуть самостійно вивчати навколишній світ.

Google has designed its own computer chip for driving deep neural networks, an AI technology that is reinventing the way Internet services operate.
Компанія Google розробила свій власний комп'ютерний чіп(Tensor Processing Unit) для управління глибокими нейронними мережами і технологію штучного інтелекту, яка заново винаходить способи роботи інтернет-служб.

Today, deep neural networks with different architectures, such as convolutional, recurrent and autoencoder networks, are becoming an increasingly popular area of research.
Сьогодні глибокі нейронні мережі з різними архітектурами, такі як згорткові, періодичні та автокоддерні мережі, стають все більш популярною областью досліджень.

The universal approximation theorem for deep neural networks concerns the capacity of networks with bounded width but the depth is allowed to grow. Lu et al.
Універсальна теорема наближення для глибоких нейронних мереж стосується ємності мереж з обмеженою шириною, але глибина дозволяється зростати. Лу та ін.

It's a machine learning algorithm that uses deep neural networks to learn the characteristics of sounds, and then create a completely new sound based on these characteristics.
Це алгоритм машинного навчання, який використовує глибокі нейронні мережі для вивчення характеристик звуків, а потім створює абсолютно новий звук на основі цих характеристик.