DeepMind、TensorFlow向けニューラルネットワークフレームワーク「Sonnet」を発表 | OSDN Magazine
Google傘下で人工知能関連技術を開発するDeepMindは4月7日、ニューラルネットワーク構築のためのフレームワーク「Sonnet」をオープンソースで公開したことを発表した。Googleの機械学習ライブラリ「TensorFlow」と組み合わせて利用するハイレベルフレームワークとなる。 SonnetはTensorFlowの柔軟性、適応性を利用して構築した特定用途向けのハイレベルのフレームワーク。現在でもコードの開発を進めているが、リサーチのニーズを満たすレベルになったことからオープンソースで公開したと経緯を説明している。DeepMindは2016年4月にTensorFlowを採用しており、モデルの学習の高速化やコードの簡素化といったメリットが得られているという。 既存のニューラルネットワークライブラリと類似点はあるが、DeepMindの研究目的に合わせて開発した特徴を備える。ライブラリは
GitHub - google-deepmind/sonnet: TensorFlow-based neural network library
Sonnet has been designed and built by researchers at DeepMind. It can be used to construct neural networks for many different purposes (un/supervised learning, reinforcement learning, ...). We find it is a successful abstraction for our organization, you might too! More specifically, Sonnet provides a simple but powerful programming model centered around a single concept: snt.Module. Modules can h
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https://jp.techcrunch.com/2017/04/08/20170407google-deepmind-open-sources-sonnet-so-you-can-build-neural-networks-in-tensorflow-even-quicker/
