Afin de simplifier la mise en place de projets de deep learning avec son outil open source TensorFlow, Google vient de lancer une librairie de workflow baptisée Tensor2Tensor (T2T).

Dès la mi-2016, la plupart des grandes sociétés de tech avaient leur propre système de deep learning : MXNet, Chainer, Theano, TensorFlow, Keras, et un millier de bibliothèques plus réduites.

Tensorflow.js étend la bibliothèque de machine learning open source TensorFlow de Google à JavaScript pour entraîner et déployer des modèles d'apprentissage machine dans le navigateur.

Et surtout, en mettant le Deep Learning à la portée des développeurs Javascript, il y a de fortes chances pour qu'elle contribue à une accélération de la diffusion du Deep Learning. En revanche, elle ...

Description Le domaine de l'apprentissage profond est lié à l'application de réseaux neuronaux artificiels pour résoudre des problèmes complexes qui nécessitent des dispositifs de calcul avancés. Il ...

L'une des contributions les plus importantes a certainement été TensorFlow. Développé à l'origine pour un usage interne par Google Brain, l'équipe de Deep Learning, TensorFlow a été rendu disponible ...

Ronny Votel et Na Li de Google Research ont annoncé sur le blog Tensorflow la publication d'un nouveau modèle de détection de postures intitulé MoveNet.Le modèle est compatible avec TensorFlow.js, le ...