Modele inference

En 1867, la «classification naturelle des arguments» de Peirce [22], l`inférence hypothétique traite toujours d`un groupe de caractères (les appeler P ′, P ′ ′, P ′ ′ ′, etc.) connus pour se produire au moins chaque fois qu`un certain caractère (M) se produit. Notez que les syllogismes catégoriques ont des éléments traditionnellement appelés intermédiaires, prédicats et sujets. Par exemple: tous les hommes [milieu] sont mortels [prédicat]; Socrate [sujet] est un homme [milieu]; Ergo Socrates [sujet] est mortel [prédicat]». Ci-dessous, `M`signifie un milieu; `P`pour un prédicat; `S`pour un sujet. Notez également que Peirce a statué que toute déduction peut être mise sous la forme du syllogisme catégorique Barbara (AAA-1). Si un graphique contient des calques personnalisés et que l`inférence de forme est nécessaire, vous devez ajouter des fonctions pour l`inférence de forme au générateur réseau à partir du contexte personnalisé. Après avoir créé une représentation intermédiaire de votre modèle avec l`optimiseur de modèle, utilisez le moteur d`inférence pour déduire les données d`entrée. Le plug-in HDDL du moteur d`inférence est développé pour l`inférence des réseaux neuronaux sur la conception d`accélérateur de vision Intel® avec des VPUs Intel® Movidius™, qui est conçu pour les cas d`utilisation nécessitant un grand débit d`inférence d`apprentissage profond. Il fournit des dizaines de quantité de débit en tant que plugin MYRIAD. Pour plus d`informations sur l`inférence de faible précision, reportez-vous à la section inférence d`entiers 8 bits de faible précision. Il a commencé dans les années 1860 à traiter l`inférence hypothétique dans un certain nombre de façons qu`il a finalement épluchée comme inessentiel ou, dans certains cas, confondu: par exemple, pour faire l`inférence sur une CPU, exécutez la commande suivante: Methodeutic a un intérêt particulier pour l`enlèvement , ou l`inférence qui commence une hypothèse scientifique. Car il ne suffit pas qu`une hypothèse soit justifiable.

Toute hypothèse expliquant les faits est justifiée de façon critique. Mais parmi les hypothèses justifiables, nous devons choisir celui qui est approprié pour être testé par expérience. Les accélérateurs d`EI sont des périphériques connectés au réseau qui fonctionnent avec des instances EC2 dans votre point de terminaison pour accélérer vos appels d`inférence. Lorsque votre modèle est déployé en tant que point de terminaison, les frameworks ML utilisent une combinaison d`instances EC2 et de ressources d`accélérateur pour exécuter des appels d`inférence. Cet exemple montre comment générer et exécuter l`inférence en mode pipeliné sur exemple de réseaux de classifications. Les philosophes et les scientifiques qui suivent le cadre bayésien d`inférence utilisent les règles mathématiques de probabilité pour trouver cette meilleure explication. La vue bayésienne a un certain nombre de caractéristiques désirables-l`un d`eux est qu`il incorpore déductive (certaine) logique comme un sous-ensemble (cela incite certains écrivains à appeler la probabilité bayésienne «logique de probabilité», à la suite de E. T. Jaynes). Le plug-in GPU utilise la bibliothèque de calcul Intel® pour les réseaux neuronaux profonds pour déduire les réseaux neuronaux profonds. Il s`agit d`une bibliothèque de performances Open source pour les applications d`apprentissage profond destinées à accélérer l`inférence d`apprentissage profond sur les processeurs graphiques Intel®, y compris les cartes graphiques HD Intel® et les cartes graphiques Intel® IRIS®. Le philosophe américain Charles Sanders Peirce (/pɜ) a introduit l`enlèvement dans la logique moderne.

Au fil des ans, il a appelé une telle hypothèse d`inférence, enlèvement, présomption et rétroduction. Il considérait comme un sujet dans la logique comme un domaine normatif dans la philosophie, pas dans la logique purement formelle ou mathématique, et éventuellement comme un sujet aussi dans l`économie de la recherche. Cela signifie que l`inférence 8 bits ne peut être effectuée qu`avec le plug-in CPU sur les couches répertoriées ci-dessus. Toutes les autres couches sont exécutées dans le format pris en charge par le plugin CPU: format de virgule flottante 32 bits (fp32). L`inférence humaine (c.-à-d. Comment les humains tirent des conclusions) est traditionnellement étudiée dans le domaine de la psychologie cognitive; les chercheurs en intelligence artificielle développent des systèmes d`inférence automatisés pour imiter l`inférence humaine. Chaque périphérique cible pris en charge a un plugin, qui est une DLL/bibliothèque partagée qui contient une implémentation complète pour l`inférence sur ce périphérique particulier.

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