7月3日云栖精选夜读:强大的PyTorch:10分钟让你了解深度学习领域新流行的框架
今年一月份开源的PyTorch,因为它强大的功能,它现在已经成为深度学习领域新流行框架,它的强大源于它内部有很多内置的库。本文就着重介绍了其中几种有特色的库,它们能够帮你在深度学习领域更上一层楼。 热点热议 强大的PyTorch:10分钟让你了解深度学习领域新流行的框架 作者:【方向】 Java 的最佳实践 作者:识码 数据科学初学者九种常见错误 作者:【方向】 知识整理 简单几招捕获O...
财富:亚马逊采用 MXNet ,巨头间深度学习框架之争白热化
随着人工智能的发展,现代科技公司的终极目标是构建无需人类介入、能够自我思考的 AI 软件。 亚马逊首席技术官 Werner Vogels 在周二的一篇博客文章中表示,亚马逊网络服务公司(AWS)刚刚选择 MXNet 作为其最主要的深度学习框架。 《财富》今年 9 月的一篇深度长文回溯了深度学习推动的人工智能在整个计算生态系统引发的革命,如文章所述,深度学习是 AI 的一个子集,包含神经网络的使用....
Caffe2go:Facebook最新的深度学习框架
视频在人们的沟通交流中扮演着日益重要的角色。为此,Facebook一直希望提供一种先进的创意工具丰富人们的自我表达手段。近日,Facebook宣布,他们正在测试(目前只在部分国家的移动设备上)Facebook应用新增的一个创意效果相机。借助一项名为“风格转换”的技术,该功能可以帮助人们快速地将视频变成艺术品,比如,将梵高的油画风格运用到其他的图像或视频上。在此之前,这很难完成,因为需要将视频或图....
深度学习Caffe框架中,Solver文件和Net文件分别是什么,怎么编写?
在PAI平台深度学习Caffe框架实现图像分类的模型训练中,Caffe配置文件需要编写Solver文件和Net文件,不知道怎么写法
Spark与深度学习框架——H2O、deeplearning4j、SparkNet
引言:你可能对使用Spark服务比较感兴趣。Spark已经提供了很多功能,也有一个好用的界面,而且背后有强大的社区,开发者十分活跃,这也是人们对Spark寄予厚望的原因。深度学习是当前正在进行中的Spark项目之一。本文我们将介绍一些Spark能用的深度学习框架。本文选自《Spark:大数据集群计算的生产实践》。 深度学习因其高准确率及通用性,成为机器学习中最受关注的领域。这种算法在2011....
深度学习框架 MXNet 成为 Apache 孵化器项目
MXNet 是一个轻量级、可移植、灵活的分布式深度学习框架,2017 年 1 月 23 日,该项目进入 Apache 基金会,成为 Apache 的孵化器项目。 MXNet 项目由 DMLC(Distributied (Deep) Machine Learning Community)创建,前期开发者主要是 CXXNet,Minerva 和 purine2 的作者。MXNet 项目于 2015 ....
Torch7 开源 PyTorch:Python 优先深度学习框架
PyTorch 是一个 Python 软件包,其提供了两种高层面的功能: 使用强大的 GPU 加速的 Tensor 计算(类似 numpy) 构建于基于 tape 的 autograd 系统的深度神经网络 如有需要,你也可以复用你最喜欢的 Python 软件包(如 numpy、scipy 和 Cython)来扩展 PyTorch。目前这个版本是早期的 Beta 版,我们很快就会加入更多的功能。 ....
对比深度学习十大框架:TensorFlow 并非最好?
对于那些听说过深度学习但还没有太过专门深入的人来说,TensorFlow 是他们最喜欢的深度学习框架,但在这里我要澄清一些事实。 在 TensorFlow 的官网上,它被定义为「一个用于机器智能的开源软件库」,但我觉得应该这么定义:TensorFlow 是一个使用数据流图(data flow graphs)进行数值计算的开源软件库。在这里,他们没有将 TensorFlow 包含在「深度学习框架」....
Facebook 开源深度学习框架 Torchnet
Facebook开源深度学习框架Torchnet,加快A.I研究步伐今天,在新发布的一篇学术报告中,Facebook 详细介绍了新的人工智能开源软件 Torchnet,用于简化深度学习。 深度学习是当下一种时髦的学习方式,涉及到培训人工神经网络处理大量的数据,如图片,然后让神经网络做出新数据的预测。与其建立一个全新的深度学习框架, Facebook 选择的是在 Torch 上编译一个开源库,Fa....
【云周刊】第118期:利用阿里云机器学习在深度学习框架下实现智能图片分类
本期头条 利用阿里云机器学习在深度学习框架下实现智能图片分类 随着互联网的发展,产生了大量的图片以及语音数据,如何对这部分非结构化数据行之有效的利用起来,一直是困扰数据挖掘工程师的一到难题。首先,解决非结构化数据常常要使用深度学习算法,上手门槛高。其次,对于这部分数据的处理,往往需要依赖GPU计算引擎,计算资源代价大。本文将介绍一种利用深度学习实现的图片识别案例,这种功能可以服用到图片的检黄...
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