Wolfram 语言中的神经网络综述

Wolfram 语言具有用于神经网络机器学习系统的构建，培训和部署的最先进的功能. 许多标准层类型都可用，并且可以符号式组装成一个网络，然后可以立即被用于训练并部署在可用的 CPU 和 GPU 上.

简介

LeNet 和 MNIST

层

神经网络编码器

神经网络解码器

容器

培训

计算

高级概念

范例权重

正则化

分类

分类向量数据

分类类别数据

多任务分类

回归

根据数值数据预测

不确定性回归

计算机视觉

学习嵌入

样式传递

序列学习和 NLP

音频分析

音频分类

音频事件检测

音频传递学习

无监督学习

流形学习