Rete neurale artificiale e TensorFlow

Scorciatoie: Differenze, Analogie, Jaccard somiglianza Coefficiente, Riferimenti.

Differenza tra Rete neurale artificiale e TensorFlow

Rete neurale artificiale vs. TensorFlow

Nel campo dell'apprendimento automatico, una rete neurale artificiale (in inglese artificial neural network, abbreviato in ANN o anche come NN) è un modello matematico composto di "neuroni" artificiali, ispirato vagamente dalla semplificiazione di una rete neurale biologica. TensorFlow è una Libreria software open source per l'apprendimento automatico (machine learning), che fornisce moduli testati ed ottimizzati utili nella realizzazione di algoritmi per diversi tipi di compiti percettivi e di comprensione del linguaggio.

Analogie tra Rete neurale artificiale e TensorFlow

Rete neurale artificiale e TensorFlow hanno 2 punti in comune (in Unionpedia): Apprendimento automatico, Riconoscimento vocale.

Apprendimento automatico

L’apprendimento automatico, nota anche come machine learning, rappresenta un insieme di metodi sviluppati a partire dagli ultimi decenni del 1900 in varie comunità scientifiche con diversi nomi come: statistica computazionale, riconoscimento di pattern, reti neurali artificiali, filtraggio adattivo, teoria dei sistemi dinamici, elaborazione delle immagini, data mining, algoritmi adattivi, ecc; che utilizza metodi statistici per migliorare progressivamente la performance di un algoritmo nell'identificare pattern nei dati.

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Riconoscimento vocale

Il riconoscimento vocale è il processo mediante il quale il linguaggio orale umano viene riconosciuto e successivamente elaborato attraverso un computer o più specificatamente attraverso un apposito sistema di riconoscimento vocale.

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La lista di cui sopra risponde alle seguenti domande

In quello che appare come Rete neurale artificiale e TensorFlow
Che cosa ha in comune Rete neurale artificiale e TensorFlow
Analogie tra Rete neurale artificiale e TensorFlow

Confronto tra Rete neurale artificiale e TensorFlow

Rete neurale artificiale ha 69 relazioni, mentre TensorFlow ha 17. Come hanno in comune 2, l'indice di Jaccard è 2.33% = 2 / (69 + 17).

Riferimenti

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