ソニー、ディープラーニングのコアライブラリをオープンソースで公開
ソニーは6月27日、ディープラーニング（深層学習）のプログラムを生成する際にフレームワークとなる「コアライブラリ：Neural Network Libraries」をオープンソースで公開した。開発者・研究者に利用してもらうことで、「プログラムの進化を期待するとともに、社会の発展に貢献することを目指す」としている。 公開したのは、ニューラルネットワークの設計や最適化、製品・サービスへの搭載を効率化する演算モジュール群。スマートフォン「Xperia」シリーズに搭載したAR活用カメラアプリ「ARエフェクト」などにも活用されているという。 コアはC++11で記述され、Pythonで利用可能。少ないプログラミング量で直観的にニューラルネットワークの設計ができるという。動的なニューラルネットワークにも対応。NVIDIAのGPUに対応している。 新たな機能が必要になった場合も関数ブロックや最適化モジュー
Amazonがディープラーニングのライブラリ「DSSTNE」をオープンソースで公開。TensorFlowよりも約2倍高速と主張
Amazon.comはディープラーニングを実現するライブラリ「Amazon DSSTNE」（Deep Scalable Sparse Tensor Network Engineの頭文字、読みはデスティニー）をオープンソースで公開しました。 GitHub - amznlabs/amazon-dsstne: Deep Scalable Sparse Tensor Network Engine (DSSTNE) is an Amazon developed library for building Deep Learning (DL) machine learning (ML) models DSSTNEは本番環境のワークロードに対応したライブラリで、以下の特長があります。 マルチGPUスケール 学習と予測のどちらも、複数のGPUにスケールアウトし、レイヤごとにモデル並列化の方法で（model-
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