Apache MXNet
és un marc de programari d'aprenentatge profund de codi obert. From Wikipedia, the free encyclopedia
Remove ads
Apache MXNet és un marc de programari d'aprenentatge profund de codi obert, utilitzat per entrenar i desplegar xarxes neuronals profundes. És escalable, permet una formació ràpida de models i admet un model de programació flexible i diversos llenguatges de programació (inclosos C++, Python, Java, Julia, MATLAB, JavaScript, Go, R, Scala, Perl i Wolfram Language). La biblioteca MXNet és portàtil i pot escalar a diverses GPU [1] així com a diverses màquines. Va ser desenvolupat conjuntament per Carlos Guestrin a la Universitat de Washington (juntament amb GraphLab).[2]
Apache MXNet és un marc d'aprenentatge profund escalable que admet models d'aprenentatge profund, com ara; xarxes neuronals convolucionals (CNN) i xarxes de memòria a llarg termini (LSTM).
MXNet es pot distribuir en una infraestructura de núvol dinàmica mitjançant un servidor de paràmetres distribuït (basat en la investigació de la Carnegie Mellon University, Baidu i Google [3]). Amb múltiples GPU o CPU, el marc s'acosta a l'escala lineal.
MXNet admet Python, R, Scala, Clojure, Julia, Perl, MATLAB i JavaScript per al desenvolupament de front-end, i C++ per a l'optimització de back-end.
MXNet és compatible amb proveïdors de núvols públics, inclosos Amazon Web Services (AWS) [4] i Microsoft Azure.[5] Amazon ha escollit MXNet com a marc d'aprenentatge profund escollit a AWS.[6][7] Actualment, MXNet compta amb el suport d'Intel, Baidu, Microsoft, Wolfram Research i institucions de recerca com Carnegie Mellon, MIT, la Universitat de Washington i la Universitat de Ciència i Tecnologia de Hong Kong.[8]
Remove ads
Referències
Wikiwand - on
Seamless Wikipedia browsing. On steroids.
Remove ads