Chainer: A flexible framework for neural networksA Powerful, Flexible, and Intuitive Framework for Neural Networks Get Started Learn More
Facebook、ディープラーニングフレームワーク「Caffe2」をオープンソースに
米Facebookは4月18日（現地時間）、カリフォルニア州サンノゼで開催の年次開発者会議「F8」で、モバイル上でAIアルゴリズムを構築し、実行できるオープンソースのフレームワーク「Caffe2」を発表した。GitHubで公開されている。 ディープラーニングを使っての人工知能の構築と実行には通常、スパコンやデータセンターが必要だが、Caffe2を使えばそうしたインフラなしにディープラーニングを使えるという。 現在、NVIDIA、Qualcomm、Intel、Amazon、Microsoftと密に協力し、Caffe2をクラウドおよびモバイル環境に最適化しているという。 NVIDIAによると、同社のディープラーニング専用システム「NVIDIA DGX-1 AI」でCaffe2を稼働させると他のシステムでよりも7倍高速という。 PythonとC++のAPIが用意されており、簡単にプロトタイプを構
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Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました - Preferred Networks Research & Development
こんにちは、得居です。最近は毎晩イカになって戦場を駆けまわっています。 本日、Deep Learning の新しいフレームワークである Chainer を公開しました。 Chainer 公式サイト GitHub – pfnet/chainer Chainer Documentation Chainer は、ニューラルネットを誤差逆伝播法で学習するためのフレームワークです。以下のような特徴を持っています。 Python のライブラリとして提供（要 Python 2.7+） あらゆるニューラルネットの構造に柔軟に対応 動的な計算グラフ構築による直感的なコード GPU をサポートし、複数 GPU をつかった学習も直感的に記述可能 ニューラルネットをどのように書けるか 次のコードは多層パーセプトロンの勾配を計算する例です。 from chainer import FunctionSet, Vari
Caffe | Deep Learning Framework
Caffe Caffe is a deep learning framework made with expression, speed, and modularity in mind. It is developed by Berkeley AI Research (BAIR) and by community contributors. Yangqing Jia created the project during his PhD at UC Berkeley. Caffe is released under the BSD 2-Clause license. Check out our web image classification demo! Why Caffe? Expressive architecture encourages application and innovat
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