- 授权协议: Apache-2.0
- 开发语言: Python SHELL
- 操作系统: 跨平台
- 软件首页: https://github.com/tensorflow/adanet/
- 软件文档: https://github.com/tensorflow/adanet/blob/master/README.md
- 官方下载: https://github.com/tensorflow/adanet/releases
软件介绍
谷歌开源的 AdaNet 是一个轻量级的基于 TensorFlow 的框架，可以在最少的专家干预下自动学习高质量的模型。
AdaNet 使用了 AdaNet 算法用于训练和部署自适应神经网络 [Cortes et al. ICML 2017]。AdaNet 结合了多个经过训练的子网，以降低设计有效神经网络所固有的复杂性。
AdaNet提供以下特征：
Estimator API，可轻松训练、评估和服务 AdaNet 模型
学习在 TensorFlow 中集成用户定义的子网
用于在单个 train() 调用中搜索子网架构和参数的接口
关于 CPU 和 GPU 的分布式训练（我们正在开发 TPU 支持）
一流的 TensorBoard integration
提供理论学习
按照官方的说法，AdaNet 以最近的强化学习和基于进化的 AutoML 研究为基础，在提供学习保证的同时实现了快速、灵活。更重要的是，AdaNet 提供了一个通用框架，不仅可以学习神经网络架构，还可以学习集成，以获得更好的模型。
Web信息架构(第3版)
Peter Morville、Louis Rosenfeld / 陈建勋 / 电子工业出版社 / 2008年8月 / 85.00
本书涵盖了信息架构基本原理和实践应用的方方面面。全书共7个部分，包括信息架构概述、信息架构的基本原理、信息架构的开发流程和方法论、信息架构实践、信息架构与组织、两个案例研究，以及参考资料清单。 本书兼具较高的理论价值和实用价值，曾被Web设计领域多本书籍重点推荐，是信息架构领域公认的经典书，不论新手还是专家都能各取所需。本书可供Web设计与开发者、Web架构师、网站管理者及信息管理相关人员参......一起来看看 《Web信息架构(第3版)》 这本书的介绍吧!
