Alternatives à The Microsoft Cognitive Toolkit

The Microsoft Cognitive Toolkit Description

Microsoft Cognitive Toolkit (anciennement CNTK) vous permet d'exploiter l'intelligence de vastes ensembles de données grâce à un apprentissage approfondi en offrant une mise à l'échelle, une vitesse et une précision sans compromis avec une qualité de qualité commerciale et une compatibilité avec les langages de programmation et les algorithmes déjà utilisés.

Il peut être inclus en tant que bibliothèque dans vos programmes Python ou C ++, ou utilisé en tant qu'outil d'apprentissage automatique autonome via son propre langage de description de modèle (BrainScript).

CNTK prend en charge les systèmes d'exploitation Linux 64 bits ou Windows 64 bits. Pour l'installer, vous pouvez soit choisir des packages binaires pré-compilés, soit compiler le Toolkit à partir des sources fournies dans Github.

Composants intégrés hautement optimisés

Les composants peuvent gérer des données multidimensionnelles denses ou rares de Python, C ++ ou BrainScript.
FFN, CNN, RNN / LSTM, normalisation des lots, séquence à séquence avec attention, etc.
Apprentissage par renforcement, réseaux accusatoires génératifs, apprentissage supervisé et non supervisé
Possibilité d'ajouter de nouveaux composants principaux définis par l'utilisateur sur le GPU à partir de Python
Réglage automatique de l'hyperparamètre
Lecteurs intégrés optimisés pour des jeux de données volumineux

Utilisation efficace des ressources

Parallélisme avec précision sur plusieurs GPU / machines via SGD 1 bit et Block Momentum
Partage de mémoire et autres méthodes intégrées pour s’adapter même aux modèles les plus volumineux de la mémoire du processeur graphique

Exprimez facilement vos propres réseaux

API complètes pour définir les réseaux, les apprenants, les lecteurs, la formation et l'évaluation à partir de Python, C ++ et BrainScript
Évaluer des modèles avec Python, C ++, C # et BrainScript
Interopérabilité avec NumPy
API de haut niveau et de bas niveau disponibles pour plus de facilité d'utilisation et de flexibilité
Inférence de forme automatique basée sur vos données
Boucles RNN symboliques entièrement optimisées (pas besoin de dérouler)

Formation et hébergement avec Azure

Tirez parti des ressources haut débit lorsqu'il est utilisé avec le GPU Azure et les réseaux Azure.
Hébergez facilement des modèles formés sur Azure et ajoutez une formation en temps réel si vous le souhaitez.

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