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標題: Gluon帶來了AI開發(fā)人員的自學習機器學習 [打印本頁]

作者: admin 時間: 2017-10-14 11:25
標題: Gluon帶來了AI開發(fā)人員的自學習機器學習

Gluon帶來了AI開發(fā)人員的自學習機器學習
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Microsoft和Amazon共同努力使神經(jīng)網(wǎng)絡更容易與MXNet和Microsoft Cognitive Toolkit框架一起編程和使用
深度學習系統(tǒng)長期以來一直很難處理，因為所有的微調和旋鈕都需要從中獲得好的結果。 Gluon是微軟的共同努力，亞馬遜網(wǎng)絡服務部門確實減少了所有這些艱巨的工作。

Gluon與Apache MXNet和Microsoft的認知工具包框架一起工作，以優(yōu)化這些系統(tǒng)上的深入學習網(wǎng)絡培訓。

Gluon如何工作

與深度學習系統(tǒng)中使用的神經(jīng)網(wǎng)絡大致分為三個階段：

開發(fā)人員硬編碼網(wǎng)絡的行為。
開發(fā)人員通過更改設置來調整數(shù)據(jù)如何由網(wǎng)絡加權和處理，以產(chǎn)生有用的結果。
完成的網(wǎng)絡用于預測。
步驟1和2的問題是它們乏味乏味。對網(wǎng)絡的硬編碼速度很慢，改變編碼以改善網(wǎng)絡的行為也很慢。同樣，找出在網(wǎng)絡中使用的最佳權重是自動化成熟的任務。

Gluon提供了一種編寫比代碼更像數(shù)據(jù)集的神經(jīng)網(wǎng)絡的方法。開發(fā)人員可以使用諸如神經(jīng)網(wǎng)絡層鏈之類的常見模式聲明性地實例化網(wǎng)絡。 Gluon代碼是易于編寫和易于理解的，它利用了所使用語言中的本機特性（例如Python的上下文管理器）。

Gluon幫助開發(fā)人員

Gluon幫助開發(fā)人員最基本的方法是通過簡化網(wǎng)絡定義和修改來實現(xiàn)它。

在Gluon中，神經(jīng)網(wǎng)絡可以用傳統(tǒng)的方式描述，代碼塊不會改變。但是，網(wǎng)絡也可以被描述為數(shù)據(jù)結構，因此可以在運行過程中進行更改以適應培訓過程中的變化。

使用Gluon編寫的代碼可以利用MXNet和Cognitive Toolkit中的GPU加速和分布式處理功能，因此可以跨多個節(jié)點分發(fā)培訓作業(yè)。它的創(chuàng)作者說，與手段相比，Gluon可以做到這一點，沒有任何性能損失。

在哪里可以使用Gluon

Gluon今天與MXNet合作。例如，對于MXNet，Python 0.11及更高版本的前端支持Gluon庫。 Gluon還可以透明地使用MXNet的GPU加速版和Intel Math Kernel Library擴展，以加速CPU限制處理。

Microsoft尚未通過Gluon支持發(fā)布Microsoft Cognitive Toolkit版本。它承諾在未來版本的工具包中支持Gluon。

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