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 MagazineGoogle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
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GitHub - google-deepmind/sonnet: TensorFlow-based neural network library
