Какво е " ДЪЛБОКИ НЕВРОННИ " на Английски - превод на Английски

• deep neural

Примери за използване на Дълбоки невронни на Български и техните преводи на Английски

Библиотека за дълбоко обучение, базирана на дълбоки невронни мрежи.
Library for Deep Learning based on deep neural networks.

Използване на подходи с дълбоки невронни мрежи към семантичното знание.
Application of approaches with deep neural networks to the semantic knowledge.

Вярвам, че не е нужно да обяснявам колко мощен GPU може да бъде вече за трениране на дълбоки невронни мрежи.
I believe I don't need to explain how powerful a GPU can be for training deep neural networks anymore.

Едно от тези приложения е създаването на дълбоки невронни мрежи(бел. прев.), които са нещо като опростени виртуални мозъци.
One of these applications is the creation of deep neural networks- kind of like pared-down virtual brains.

Нуждаем се от засилване на изчислителните способности и техниките за изграждане на дълбоки невронни мрежи и тяхното обучение”.
We need a step up in hardware capabilities and the techniques to build these deep neural networks and train them.”.

Разработили сме модерни алгоритми за машинно обучение и дълбоки невронни мрежи, за да предсказваме отделни товари.
And we have developed modern machine learning algorithms and deep neural networks to predict individual truck tours.

Изучават популярни методи за обучение без надзор, включително методологии за клъстериране и контролирани методи като дълбоки невронни мрежи.
Learn popular unsupervised learning methods, including clustering methodologies and supervised methods such as deep neural networks.

Един такъв екип от разработчици казва, че„обучават дълбоки невронни мрежи, за да разбират музикални композиции на подробно ниво“.
The former company are“training deep neural networks to understand music composition at a granular level”.

Моделирането на семантичната информация, кодирана в езикови ресурси, чрез взаимодействието между графи от знания и дълбоки невронни мрежи;
Modelling of the semantic information, encoded in the language resources, through the interaction between knowledge graphs and deep neural networks;

Концепцията за задълбочено обучение понякога се нарича„дълбоки невронни мрежи“, отнасяща се до множеството слоеве.
The concept of deep learning is sometimes just referred to as“deep neural networks,” referring to the many layers involved.

Затова ще бъдат изследвани и методи, базирани на дълбоки невронни мрежи, които са в центъра на всички по-успешни методи за машинно самообучение.
For that reason we will explore methods, based on deep neural networks, which are at the heart of all successful methods for Machine Learning.

Наричани дълбоки невронни мрежи, тези сложни математически системи позволяват на машините да научат конкретно поведение, като анализират огромни количества данни.
Called deep neural networks, these complex mathematical systems allow machines to learn specific behavior by analyzing vast amounts of data.".

Не само ще научите как да използвате инструменти, като например дълбоки невронни мрежи, но ще получите задълбочено разбиране за това защо работят.
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.-.

Това се основава на конструкцията на изчислителната мрежа, която е единна рамка за описание на различни видове учебни машини, като дълбоки невронни мрежи, конволюционни невронни мрежи, повтарящи се невронни мрежи и др.
This is based on the computational network construct, which is a unified framework to describe different types of learning machines, such as deep neural networks, convolutional neural networks, recurrent neural networks, etc.

За постигането на тези равнища на точност в разбирането, изследователи поставят дълбоки невронни мрежи в системата, които служат за съхранение на значителни количества данни- наричат ги комплекти за обучение- тяхната задача е да помогнат на системата да разпознава човешка реч.
To achieve these levels of accuracy, researchers employed deep neural networks to store significant amounts of data- called training sets- that helped systems recognize patterns from human input.

В последните 5 години, напредъкът в областта на ИИ- и конкретно на област от ИИ алгоритмите, наречена"дълбоки невронни мрежи"- поставя основаните на"изксутвен интелект" продукти на централна позиция в живота ни.
In the past five years alone, AI advances- in particular, those within a branch of AI algorithms called deep neural networks- are putting AI-driven products in the forefront of our lives.

Проектът има за цел да създаде оптимални дълбоки модели от комбинирани елементи от знание, извлечено от корпуси(синтагматични релации) и лексикони(парадигматични релации) с помощта на съвременни математически методи, които включват подходи, базирани на графи, и дълбоки невронни мрежи.
The project aims to design optimal deep models of assembled pieces of knowledge from corpora(syntagmatic relations) and lexicons(paradigmatic relations) with the help of the mathematical state-of-the-art methods, which include graph-based approaches and deep neural networks.

В последните 5 години, напредъкът в областта на ИИ- и конкретно на област от ИИ алгоритмите, наречена"дълбоки невронни мрежи"- поставя основаните на"изксутвен интелект" продукти на централна позиция в живота ни.
In the past five years, advances in artificial intelligence- in particular, within a branch of AI algorithms called deep neural networks- are putting AI-driven products front-and-center in our lives.

И все пак дълбоките невронни мрежи по някакъв начин получават правилния отговор.
And yet deep neural networks somehow get the right answer.

Дълбоките невронни мрежи по същество са нов начин на изчисляване.
Deep neural networks are essentially a new way of computing.

Интегриране на методите, базирани на графи, в дълбоките невронни мрежи.
Integration of the graph-based methods within the deep neural networks.

Така дълбоките невронни мрежи не трябва да осредняват всяка възможна математическа зависимост, а само малка част от тях.
So deep neural networks don't have to approximate any possible mathematical function, only a tiny subset of them.

Но дълбоките невронни мрежи преодоляват тази бариера по същия начин, по който го прави и нашият ум- научавайки се да предчувстваме кой е най-добрият ход.
But deep neural networks got around that barrier in the same way our own minds do, by learning to estimate what feels like the best move.

Но дълбоките невронни мрежи преодоляват тази бариера по същия начин, по който го прави и нашият ум- научавайки се да предчувстваме кой е най-добрият ход.
But deep neural networks bypass this barrier the same way as your own brain: learning to evaluate the course and choose the best.

Въпреки огромния успех на дълбоките невронни мрежи, никой не е напълно сигурен как те постигат невероятните резултати.
Despite the huge success of deep neural networks, nobody is quite sure how they achieve their success.

В пълно съответствие с посочените тенденции, нараства и търсенето на специалисти в работата с данни, експерти по роботика, инженери, занимаващи се с AI и професионалисти с опит в дълбоките невронни мрежи, големите данни и анализите.
Specifically, demand is growing for data scientists, robotics and AI engineers, and workers with experience in deep neural networks, big data and analytics.

Невроучените ни казват, че дълбоките невронни мрежи са сходни с визуалната система в някои аспекти, така че този проект за мен е уникална възможност да се види как светът се променя в нечие съзнание, макар и изкуствено.".
Neuroscientists tell us deep neural networks are similar to the visual system in certain aspects, so this project for me is a unique opportunity to see the world changing in someone's mind, albeit artificially.".

А и сега, когато най-накрая започваме да разбираме как дълбоките невронни мрежи работят, математиците ще могат да започнат да изследват задълбочено ключовите им свойства, които им позволяват да се представят толкова добре.
Now that we finally understand why deep neural networks work so well, mathematicians can get to work exploring the specific mathematical properties that allow them to perform so well.

Едни от най-популярните техники за машинно обучение( от англ.“machine learning”), които революционизират AI технологиите, са т. нар“дълбоки обучителни и невронни мрежи”.
Some of the most popular machine learning techniques that revolutionize AI technologies are so-called"deep learning and neural networks.".

Курсът предполага средно до напреднало разбиране на концепциите за машинно и задълбочено обучение и разширява вашите знания до обучение на логистични класификатори, прости дълбоки мрежи и конволюционни и повтарящи се невронни мрежи с TensorFlow.
The course assumes intermediate to advanced grasp of machine and deep learning concepts and extends your knowledge to training logistical classifiers, simple deep networks, and convolutional and recurrent neural networks with TensorFlow.