Свидетельство о регистрации СМИ: ЭЛ № ФС77-79395 от 02.11.2020 ISSN: 2782-1528 DOI 10.34660/c0727-6092-6372-a
База данных, графовая (Graph database) — это база, предназначенная для хранения взаимосвязей и навигации в них. Взаимосвязи в графовых базах данных являются объектами высшего порядка, в которых заключается основная ценность этих баз
Процессор графический (computational Graphics Processing Unit, computational GPU) – это вычислитель, многоядерный ГП, используемый в гибридных суперкомпьютерах для выполнения параллельных математических вычислений; например, один из первых образцов ГП
Граф (Graph) – это таблица, составленная из данных (тензоров) и математических операций. Tensor Flow – это библиотека для численных расчетов, в которой данные проходят через граф. Данные в TensorFlow представлены n-мерными
Поверхность решения (Decision boundary) – это гиперповерхность, разделяющая нижележащее векторное пространство на два множества, по одному для каждого класса. Классификатор классифицирует все точки на одной стороне границы принятия решения
Обрезка градиентная (Gradient clipping) – это метод, позволяющий справиться с проблемой взрывающихся градиентов путем искусственного ограничения (отсечения) максимального значения градиентов при использовании градиентного спуска для обучения модели.
Градиент (Gradient) – это вектор, своим направлением указывающий направление наибольшего возрастания некоторой скалярной величины (значение которой меняется от одной точки пространства к другой, образуя скалярное поле), а по величине (модулю)
Сеть нейронная глубоко разделяемая, сверточная (Depthwise separable convolutional neural network) – это архитектура сверточной нейронной сети, основанная на Inception (раздел с данными на GitHub), но в которой модули Inception заменены свертками,
Спуск градиентный (Gradient descent) – это метод минимизации потерь путем вычисления градиентов потерь по отношению к параметрам модели на основе обучающих данных. Градиентный спуск итеративно корректирует параметры, постепенно находя
Граница решения (Decision boundary) – это гиперповерхность, разделяющая нижележащее векторное пространство на два множества, по одному для каждого класса. Классификатор классифицирует все точки на одной стороне границы принятия решения
Регуляризация гребенчатая (Ridge regularization) – синоним «Регуляризации L2». Термин гребенчатая регуляризация чаще используется в контексте чистой статистики, тогда как регуляризация L2 чаще используется в машинном обучении. [Чесалов А. Ю. Глоссариум