ru
Feedback
TensorFlow

TensorFlow

Открыть в 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

Больше
1 530
Подписчики
Нет данных24 часа
Нет данных7 дней
Нет данных30 день

Загрузка данных...

Похожие каналы
Нет данных
Возникли проблемы? Пожалуйста, обновите страницу или обратитесь к нашему support-менеджеру .
Облако тегов
Нет данных
Возникли проблемы? Пожалуйста, обновите страницу или обратитесь к нашему support-менеджеру .
Входящие и исходящие упоминания
---
---
---
---
---
---
Привлечение подписчиков
июль '24
июль '24
+31
в 0 каналах
июнь '24
+16
в 0 каналах
Get PRO
май '24
+10
в 0 каналах
Get PRO
апрель '24
+19
в 1 каналах
Get PRO
март '24
+22
в 0 каналах
Get PRO
февраль '24
+20
в 0 каналах
Get PRO
январь '24
+25
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '23
+18
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '23
+30
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '23
+38
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '23
+52
в 0 каналах
Get PRO
август '23
+52
в 0 каналах
Get PRO
июль '23
+62
в 0 каналах
Get PRO
июнь '23
+42
в 0 каналах
Get PRO
май '23
+55
в 0 каналах
Get PRO
апрель '23
+43
в 0 каналах
Get PRO
март '23
+67
в 0 каналах
Get PRO
февраль '23
+39
в 0 каналах
Get PRO
январь '23
+52
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '22
+44
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '22
+38
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '22
+28
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '22
+55
в 0 каналах
Get PRO
август '22
+60
в 0 каналах
Get PRO
июль '22
+43
в 0 каналах
Get PRO
июнь '22
+58
в 0 каналах
Get PRO
май '22
+62
в 0 каналах
Get PRO
апрель '22
+83
в 0 каналах
Get PRO
март '22
+381
в 0 каналах
Get PRO
февраль '22
+112
в 0 каналах
Get PRO
январь '22
+81
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '21
+110
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '21
+363
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '21
+511
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '21
+13
в 0 каналах
Get PRO
август '21
+4
в 0 каналах
Get PRO
июль '21
+10
в 0 каналах
Get PRO
июнь '21
+15
в 0 каналах
Get PRO
май '21
+25
в 0 каналах
Get PRO
апрель '21
+21
в 0 каналах
Get PRO
март '21
+12
в 0 каналах
Get PRO
февраль '21
+23
в 0 каналах
Get PRO
январь '21
+826
в 0 каналах
Дата
Привлечение подписчиков
Упоминания
Каналы
31 июля0
30 июля+2
29 июля0
28 июля+3
27 июля0
26 июля+1
25 июля+1
24 июля0
23 июля+1
22 июля+1
21 июля+1
20 июля+2
19 июля0
18 июля+2
17 июля0
16 июля0
15 июля0
14 июля+3
13 июля+1
12 июля0
11 июля+2
10 июля+2
09 июля+2
08 июля+2
07 июля+1
06 июля0
05 июля+1
04 июля+2
03 июля0
02 июля0
01 июля+1
Посты канала
💨 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