www.wikidata.uk-ua.nina.az

MXNet це програмне забезпечення для глибокого машинного навчанням з відкритим кодом яке використовується для навчання та

MXNet

MXNet — це програмне забезпечення для глибокого машинного навчанням з відкритим кодом, яке використовується для навчання та розгортання глибоких нейронних мереж. Є масштабованим, дозволяє швидко навчатись моделям, підтримує гнучку модель програмування та декілька мов програмування (зокрема, C++, Python, Julia, Matlab, JavaScript, Go, R, Scala, Perl та Wolfram Language[en]).

MXNet бібліотека є портативною і може масштабуватися на декілька графічних процесорів і кілька машин. MXNet підтримується постачальниками громадськими хмарних послуг, включаючи Amazon Web Services (AWS) та Microsoft Azure. Amazon обрала MXNet в якості основи глибокого навчання на виборі на AWS. Наразі MXNet підтримується Intel, Baidu, Microsoft, Wolfram Research[en] та такими науково-дослідними установами, як Карнегі Меллон, MIT, Вашингтонський університет та Гонконгський університет науки і техніки[en].

Особливості ред.

Apache MXNet — це швидкий, гнучкий та надзвичайно масштабований фреймворк глибокого навчання, яка підтримує сучасні технології в моделях глибокого навчання, включаючи згорткові нейронні мережі (CNN) та мережі, які використовують довгу короткострокову пам'ять (LSTM).

Масштабованість ред.

MXNet призначений для використання в динамічній хмарній інфраструктурі, використовуючи розподілений параметризований сервер (на основі досліджень проведених в університеті Карнегі Меллон, Байду та Google), і може досягти майже лінійного масштабування при використанні декількох графічних процесорів або центральних процесорів.

Гнучкість ред.

MXNet підтримує як імперативне, так і символічне програмування, що полегшує розробникам, які звикли до імперативного програмування, розпочати з глибокого навчання. Це також полегшує відстеження, зневадження, збереження контрольних точок, зміну гіперпараметрів, таких як швидкість навчання або виконання ранньої зупинки.

Багатомовність ред.

Підтримує C++ для оптимізованого бекенда, щоб отримати максимум доступних GPU або процесорів, також Python, R, Scala, Julia, Perl, MATLAB та JavaScript для більш простого інтерфейсу для розробників.

Портативність ред.

Підтримує ефективне розгортання підготовленої моделі для пристроїв низького класу для обчислення висновку, таких як мобільні пристрої (з використанням Amalgamation), пристроїв інтернету речей (за допомогою AWS Greengrass), безсерверних обчислень (за допомогою AWS Lambda) або контейнерів. Ці середовища низького класу можуть мати лише слабший процесор або обмежену пам'ять (RAM), і вони повинні мати можливість використовувати моделі, які навчалися у середовищі вищого рівня (наприклад, у кластері на базі GPU).

Див. також ред.

Примітки ред.

  1. . Архів оригіналу за 9 грудня 2020. Процитовано 8 червня 2019. 
  2. Release 1.9.1 — 2022.
  3. ↑ MXNet: A Flexible and Efficient Machine LearningLibrary for Heterogeneous Distributed Systems — 2015. — arXiv:1512.01274
    d:Track:Q22348174
  4. https://github.com/dmlc/mxnet
  5. . Архів оригіналу за 4 серпня 2017. Процитовано 13 травня 2017. 
  6. . Amazon Web Services, Inc. Архів оригіналу за 24 червня 2017. Процитовано 13 травня 2017. 
  7. . Microsoft TechNet Blogs. Архів оригіналу за 4 серпня 2017. Процитовано 6 вересня 2017. 
  8. . www.allthingsdistributed.com. Архів оригіналу за 7 травня 2017. Процитовано 13 травня 2017. 
  9. . Fortune. Архів оригіналу за 4 лютого 2017. Процитовано 13 травня 2017. 
  10. (амер.). Архів оригіналу за 9 березня 2017. Процитовано 8 березня 2017. 
  11. . Архів оригіналу за 12 грудня 2014. Процитовано 8 жовтня 2014. 
  12. . Архів оригіналу за 8 серпня 2018. Процитовано 18 серпня 2019. 
Вікіпедія, Українська, Україна, книга, книги, бібліотека, стаття, читати, завантажити, безкоштовно, безкоштовно завантажити, mp3, відео, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, малюнок, музика, пісня, фільм, книга, гра, ігри
Дата публікації:
MXNet ce programne zabezpechennya dlya glibokogo mashinnogo navchannyam z vidkritim kodom yake vikoristovuyetsya dlya navchannya ta rozgortannya glibokih nejronnih merezh Ye masshtabovanim dozvolyaye shvidko navchatis modelyam pidtrimuye gnuchku model programuvannya ta dekilka mov programuvannya zokrema C Python Julia Matlab JavaScript Go R Scala Perl ta Wolfram Language en MXNetTip Biblioteka dlya mashinnogo ta glibokogo navchannyaRozrobnik Apache Software FoundationStabilnij vipusk 8 chervnya 2019 4 roki tomu 2019 06 08 1 Versiyi 1 9 1 10 travnya 2022 2 Operacijna sistema WindowsMova programuvannya C 3 Licenziya Apache License Version 2 0 d 4 i Apache LicenseRepozitorij github com apache incubator mxnetVebsajt mxnet readthedocs org en latest MXNet biblioteka ye portativnoyu i mozhe masshtabuvatisya na dekilka grafichnih procesoriv 5 i kilka mashin MXNet pidtrimuyetsya postachalnikami gromadskimi hmarnih poslug vklyuchayuchi Amazon Web Services AWS 6 ta Microsoft Azure 7 Amazon obrala MXNet v yakosti osnovi glibokogo navchannya na vibori na AWS 8 9 Narazi MXNet pidtrimuyetsya Intel Baidu Microsoft Wolfram Research en ta takimi naukovo doslidnimi ustanovami yak Karnegi Mellon MIT Vashingtonskij universitet ta Gonkongskij universitet nauki i tehniki en 10 Zmist 1 Osoblivosti 1 1 Masshtabovanist 1 2 Gnuchkist 1 3 Bagatomovnist 1 4 Portativnist 2 Div takozh 3 PrimitkiOsoblivosti red Apache MXNet ce shvidkij gnuchkij ta nadzvichajno masshtabovanij frejmvork glibokogo navchannya yaka pidtrimuye suchasni tehnologiyi v modelyah glibokogo navchannya vklyuchayuchi zgortkovi nejronni merezhi CNN ta merezhi yaki vikoristovuyut dovgu korotkostrokovu pam yat LSTM Masshtabovanist red MXNet priznachenij dlya vikoristannya v dinamichnij hmarnij infrastrukturi vikoristovuyuchi rozpodilenij parametrizovanij server na osnovi doslidzhen provedenih v universiteti Karnegi Mellon Bajdu ta Google 11 i mozhe dosyagti majzhe linijnogo masshtabuvannya pri vikoristanni dekilkoh grafichnih procesoriv abo centralnih procesoriv Gnuchkist red MXNet pidtrimuye yak imperativne tak i simvolichne programuvannya sho polegshuye rozrobnikam yaki zvikli do imperativnogo programuvannya rozpochati z glibokogo navchannya Ce takozh polegshuye vidstezhennya znevadzhennya zberezhennya kontrolnih tochok zminu giperparametriv takih yak shvidkist navchannya abo vikonannya rannoyi zupinki Bagatomovnist red Pidtrimuye C dlya optimizovanogo bekenda shob otrimati maksimum dostupnih GPU abo procesoriv takozh Python R Scala Julia Perl MATLAB ta JavaScript dlya bilsh prostogo interfejsu dlya rozrobnikiv Portativnist red Pidtrimuye efektivne rozgortannya pidgotovlenoyi modeli dlya pristroyiv nizkogo klasu dlya obchislennya visnovku takih yak mobilni pristroyi z vikoristannyam Amalgamation 12 pristroyiv internetu rechej za dopomogoyu AWS Greengrass bezservernih obchislen za dopomogoyu AWS Lambda abo kontejneriv Ci seredovisha nizkogo klasu mozhut mati lishe slabshij procesor abo obmezhenu pam yat RAM i voni povinni mati mozhlivist vikoristovuvati modeli yaki navchalisya u seredovishi vishogo rivnya napriklad u klasteri na bazi GPU Div takozh red Porivnyannya programnogo zabezpechennya glibokogo navchannya Diferencijovne programuvannya en Primitki red Release Apache MXNet incubating 1 5 0 Arhiv originalu za 9 grudnya 2020 Procitovano 8 chervnya 2019 Release 1 9 1 2022 a b MXNet A Flexible and Efficient Machine LearningLibrary for Heterogeneous Distributed Systems 2015 arXiv 1512 01274 d Track Q22348174 https github com dmlc mxnet Building Deep Neural Networks in the Cloud with Azure GPU VMs MXNet and Microsoft R Server Arhiv originalu za 4 serpnya 2017 Procitovano 13 travnya 2017 Apache MXNet on AWS Deep Learning on the Cloud Amazon Web Services Inc Arhiv originalu za 24 chervnya 2017 Procitovano 13 travnya 2017 Building Deep Neural Networks in the Cloud with Azure GPU VMs MXNet and Microsoft R Server Microsoft TechNet Blogs Arhiv originalu za 4 serpnya 2017 Procitovano 6 veresnya 2017 MXNet Deep Learning Framework of Choice at AWS All Things Distributed www allthingsdistributed com Arhiv originalu za 7 travnya 2017 Procitovano 13 travnya 2017 Amazon Has Chosen This Framework to Guide Deep Learning Strategy Fortune Arhiv originalu za 4 lyutogo 2017 Procitovano 13 travnya 2017 MXNet Amazon s deep learning framework gets accepted into Apache Incubator amer Arhiv originalu za 9 bereznya 2017 Procitovano 8 bereznya 2017 Scaling Distributed Machine Learning with the Parameter Server Arhiv originalu za 12 grudnya 2014 Procitovano 8 zhovtnya 2014 Amalgamation Arhiv originalu za 8 serpnya 2018 Procitovano 18 serpnya 2019 Otrimano z https uk wikipedia org w index php title MXNet amp oldid 40071359