Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/158561Полная запись метаданных
| Поле DC | Значение | Язык |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Kovalev, V. | - |
| dc.contributor.author | Kalinovsky, A. | - |
| dc.contributor.author | Kovalev, S. | - |
| dc.date.accessioned | 2016-10-14T11:39:59Z | - |
| dc.date.available | 2016-10-14T11:39:59Z | - |
| dc.date.issued | 2016 | - |
| dc.identifier.uri | http://elib.bsu.by/handle/123456789/158561 | - |
| dc.description.abstract | This paper presents results of comparative study of leading Deep Learning frameworks including Theano (with Keras wrapper), Torch, Caffe, Tensorflow, and Deeplearning4J. Detailed results of quantitative assessment of their training and predicting speed as well as resultant classification accuracy are provided. | ru |
| dc.language.iso | en | ru |
| dc.publisher | Minsk: Publishing Center of BSU | ru |
| dc.subject | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Математика | ru |
| dc.subject | ЭБ БГУ::ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ::Информатика | ru |
| dc.subject | ЭБ БГУ::ТЕХНИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ НАУКИ. ОТРАСЛИ ЭКОНОМИКИ::Медицина и здравоохранение | ru |
| dc.title | Deep learning with theano, torch, caffe, tensorflow, and deeplearning4J: which one is the best in speed and accuracy? | ru |
| dc.type | Article | ru |
| Располагается в коллекциях: | 2016. PATTERN RECOGNITION AND INFORMATION PROCESSING (PRIP’2016) | |
Полный текст документа:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| Kovalev_Kalinovsky_Kovalev.pdf | 805,06 kB | Adobe PDF | Открыть |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.