fa
Feedback
TensorFlow

TensorFlow

رفتن به کانال در Telegram

TensorFlow channel По всем вопросам- @haarrp questions to admin - @haarrp @pythonl - Our Python channel @ai_machinelearning_big_data - machine learning @ArtificialIntelligencedl - AI @datascienceiot - ml books

نمایش بیشتر
1 530
مشترکین
اطلاعاتی وجود ندارد24 ساعت
اطلاعاتی وجود ندارد7 روز
اطلاعاتی وجود ندارد30 روز

در حال بارگیری داده...

کانال‌های مشابه
هیچ داده‌ای
مشکلی وجود دارد؟ لطفاً صفحه را تازه کنید یا با مدیر پشتیبانی ما تماس بگیرید.
ابر برچسب‌ها
هیچ داده‌ای
مشکلی وجود دارد؟ لطفاً صفحه را تازه کنید یا با مدیر پشتیبانی ما تماس بگیرید.
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
ژوئیه '24
ژوئیه '24
+31
در 0 کانال‌ها
ژوئن '24
+16
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مه '24
+10
در 0 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '24
+19
در 1 کانال‌ها
Get PRO
مارس '24
+22
در 0 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '24
+20
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '24
+25
در 0 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '23
+18
در 0 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '23
+30
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '23
+38
در 0 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '23
+52
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اوت '23
+52
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '23
+62
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '23
+42
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مه '23
+55
در 0 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '23
+43
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مارس '23
+67
در 0 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '23
+39
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '23
+52
در 0 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '22
+44
در 0 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '22
+38
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '22
+28
در 0 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '22
+55
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اوت '22
+60
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '22
+43
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '22
+58
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مه '22
+62
در 0 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '22
+83
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مارس '22
+381
در 0 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '22
+112
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '22
+81
در 0 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '21
+110
در 0 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '21
+363
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '21
+511
در 0 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '21
+13
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اوت '21
+4
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '21
+10
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '21
+15
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مه '21
+25
در 0 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '21
+21
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مارس '21
+12
در 0 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '21
+23
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '21
+826
در 0 کانال‌ها
تاریخ
رشد مشترکین
اشارات
کانال‌ها
31 ژوئیه0
30 ژوئیه+2
29 ژوئیه0
28 ژوئیه+3
27 ژوئیه0
26 ژوئیه+1
25 ژوئیه+1
24 ژوئیه0
23 ژوئیه+1
22 ژوئیه+1
21 ژوئیه+1
20 ژوئیه+2
19 ژوئیه0
18 ژوئیه+2
17 ژوئیه0
16 ژوئیه0
15 ژوئیه0
14 ژوئیه+3
13 ژوئیه+1
12 ژوئیه0
11 ژوئیه+2
10 ژوئیه+2
09 ژوئیه+2
08 ژوئیه+2
07 ژوئیه+1
06 ژوئیه0
05 ژوئیه+1
04 ژوئیه+2
03 ژوئیه0
02 ژوئیه0
01 ژوئیه+1
پست‌های کانال
💨 Scaling hierarchical agglomerative clustering to trillion-edge graphs Кластеризация графов объединяет похожие элементы в группы, что помогает лучшему понять взаимосвязи в данных. В этой статье инженеры Google рассказывают о ключевых методах, которые позволили им построить мощнейший алгоритм, позволяющий группировать графы с триллионами ребер. https://research.google/blog/scaling-hierarchical-agglomerative-clustering-to-trillion-edge-graphs/ @data_analysis_ml

2
https://blog.tensorflow.org/2024/04/faster-dynamically-quantized-inference-with-xnnpack.html @tensorflowblog
506
3
⚡️ AutoBNN: Probabilistic time series forecasting with compositional bayesian neural networks Autobahn сочетает интерпретируе
⚡️ AutoBNN: Probabilistic time series forecasting with compositional bayesian neural networks Autobahn сочетает интерпретируемость традиционных вероятностных подходов с масштабируемостью и гибкостью нейронных сетей для построения сложных моделей прогнозирования временных рядов с использованием сложных данных. Узнайте больше и попробуйте готовый код → https://blog.research.google/2024/03/autobnn-probabilistic-time-series.html
630
4
SOTA lowbit LLM quantization INT8FP8INT4FP4NF4 sparsity leading model compression techniques on TensorFlow PyTorch and ONNX Runtime View on Github.com
602
5
Вариант для тех, кто ищет виртуальный сервер с хорошей веб-защитой — Aéza: – Виртуальные сервера до 6.0 ГГц на лучших процесс
Вариант для тех, кто ищет виртуальный сервер с хорошей веб-защитой — Aéza: – Виртуальные сервера до 6.0 ГГц на лучших процессорах; – Профессиональная фильтрация атак StormWall; – Круглосуточная поддержка; – Anycast фильтрация; – Низкие цены; – 15% кешбэка по ссылке. Бесконечно можно смотреть на три вещи: на огонь, воду и скидку от Aeza! Говорят: твоё от тебя не уйдет. А зачем ждать? Динозавры тоже ждали и остались в прошлом Используй 50% скидку и погнали в будущее! Кроме того, сейчас Aéza раздает личные бесплатные сервера, забираем тут. Регистрация, подписка, платежи не потребуются. Реклама. Индивидуальный предприниматель Лобанов Леонид Константинович. ИНН 781625705648 erid: LjN8KEr3S
241
6
https://blog.tensorflow.org/2024/03/whats-new-in-tensorflow-216.html @tensorflowblog
536
7
🍎 PJRT упрощает интеграцию Apple silicon и ML framework. Узнайте все о том, как Apple использует порт для ускорения моделей
🍎 PJRT упрощает интеграцию Apple silicon и ML framework. Узнайте все о том, как Apple использует порт для ускорения моделей JAX на графических процессорах Apple silicon и AMD, и как вы можете начать работу с PJRT уже сегодня 👉 https://opensource.googleblog.com/2024/03/pjrt-plugin-to-accelerate-machine-learning.html @bigdatai
459
8
https://blog.tensorflow.org/2024/02/graph-neural-networks-in-tensorflow.html @tensorflowblog
547
9
🔥 Графовые нейронные сети (ГНС) стали мощным методом работы с уникальными и разнородными данными из графов. Google объявили
🔥 Графовые нейронные сети (ГНС) стали мощным методом работы с уникальными и разнородными данными из графов. Google объявили о выпуске TensorFlow GNN 1.0 (TF-GNN), проверенной на практике библиотеки для построения GNN в масштабе. ▪Анонс: https://blog.research.google/2024/02/graph-neural-networks-in-tensorflow.html ▪Colab: https://colab.research.google.com/github/tensorflow/gnn/blob/master/examples/notebooks/ogbn_mag_e2e.ipynb ▪Github: https://github.com/tensorflow/gnn @data_analysis_ml
560
10
TimesFM is a forecasting model, pre-trained on a large time-series corpus of 100 billion real world time-points https://blog.
TimesFM is a forecasting model, pre-trained on a large time-series corpus of 100 billion real world time-points https://blog.research.google/2024/02/a-decoder-only-foundation-model-for.html
619
11
🖥 Introducing ASPIRE for selective prediction in LLMs Google представили ASPIRE - фреймворк, который расширяет возможности п
🖥 Introducing ASPIRE for selective prediction in LLMs Google представили ASPIRE - фреймворк, который расширяет возможности предсказания больших языковых моделей, позволяя им выдавать ответ в паре с оценкой уверенности. Узнайте, почему он превосходит современные методы на различных наборах данных QA. https://blog.research.google/2024/01/introducing-aspire-for-selective.html @ai_machinelearning_big_data
741
12
https://blog.tensorflow.org/2023/12/tensorflow-215-update-hot-fix-linux-installation-issue.html @tensorflowblog
395
13
https://blog.tensorflow.org/2023/11/half-precision-inference-doubles-on-device-inference-performance.html @tensorflowblog
471
14
https://blog.tensorflow.org/2023/11/whats-new-in-tensorflow-2-15.html @tensorflowblog
324
15
https://blog.tensorflow.org/2023/10/simulated-spotify-listening-experiences-reinforcement-learning-tensorflow-tf-agents.html @tensorflowblog
294
16
🔥 Google представили новый алгоритм кластеризации, эффективно сочетающий преимущества масштабируемости моделей эмбедингов и
🔥 Google представили новый алгоритм кластеризации, эффективно сочетающий преимущества масштабируемости моделей эмбедингов и качества моделей кросс-внимания для повышения эффективности и качества операций кластеризации. Посмотреть. →https://blog.research.google/2023/11/best-of-both-worlds-achieving.html @data_analysis_ml
367
17
Анонсирована MetNet-3, первая модель погоды с искусственным интеллектом, обучающаяся на основе скудных наблюдений и превосход
Анонсирована MetNet-3, первая модель погоды с искусственным интеллектом, обучающаяся на основе скудных наблюдений и превосходящая лучшие оперативные системы на 24 часа вперед при высоком разрешении. Часть ее прогнозов теперь доступна в различных продуктах Google. Подробнее→ https://goo.gle/40ljd2Y
445
18
Присоединяйтесь к Google #AI Dev Advocate, в виюео рассказываеся о том, в каких случаях следует использовать случайные леса и
Присоединяйтесь к Google #AI Dev Advocate, в виюео рассказываеся о том, в каких случаях следует использовать случайные леса и как они делают прогнозы. 👀 Посмотрите обучающий пример 🧠 Обзор агрегирования Bootstrap 💡 Узнайте о плюсах и минусах "Случайных лесов". 🧡 и многое другое → https://goo.gle/3QfTbK0
356
19
🚀 TF Quant Finance: TensorFlow based Quant Finance Library Библиотека TensorFlow Quant Finance от Google. Функциональные воз
🚀 TF Quant Finance: TensorFlow based Quant Finance Library Библиотека TensorFlow Quant Finance от Google. Функциональные возможности включают: - Блэка-Шоулза: Цена и предполагаемый объем - Монте-Карло по схеме Эйлера - Подгонка своп-кривой git clone https://github.com/google/tf-quant-finance.git ▪Github @tensorflowblog
414
20
https://blog.tensorflow.org/2023/10/simulated-spotify-listening-experiences-reinforcement-learning-tensorflow-tf-agents.html @tensorflowblog
283