Software
Abbiamo compilato una lista di 6 alternative gratuite e a pagamento a The Microsoft Cognitive Toolkit. I principali concorrenti includono Training Mule, CatBoost. Inoltre, gli utenti fanno anche confronti tra The Microsoft Cognitive Toolkit e mlpack, Darknet, TensorFlow. Puoi anche dare un'occhiata ad altre opzioni simili qui: Strumenti di sviluppo.
Abbiamo compilato una lista di 6 alternative gratuite e a pagamento a The Microsoft Cognitive Toolkit. I principali concorrenti includono Training Mule, CatBoost. Inoltre, gli utenti fanno anche confronti tra The Microsoft Cognitive Toolkit e mlpack, Darknet, TensorFlow. Puoi anche dare un'occhiata ad altre opzioni simili qui: Strumenti di sviluppo.
Training Mule consente a te o al tuo team di etichettare facilmente le immagini, fornendo i set di dati che ...
CatBoost è un potenziamento del gradiente open source sulla libreria degli alberi decisionali con caratteristiche categoriche ...
mlpack è una libreria di apprendimento automatico C ++ con enfasi su scalabilità, velocità e facilità d'uso.
TensorFlow è una libreria software open source per l'apprendimento automatico in vari tipi di percezione ...
Microsoft Cognitive Toolkit - CNTK - è un toolkit unificato per l'apprendimento approfondito di Microsoft Research.
Microsoft Cognitive Toolkit - CNTK - è un toolkit unificato per l'apprendimento approfondito di Microsoft Research.
Linux
Windows
Microsoft Cognitive Toolkit — precedentemente noto come CNTK — ti consente di sfruttare l'intelligenza all'interno di enormi set di dati attraverso l'apprendimento approfondito fornendo ridimensionamento, velocità e precisione senza compromessi con qualità di livello commerciale e compatibilità con i linguaggi di programmazione e gli algoritmi che già usi.
Può essere incluso come libreria nei programmi Python o C ++ o utilizzato come strumento di apprendimento automatico autonomo tramite il proprio linguaggio di descrizione del modello (BrainScript).
CNTK supporta i sistemi operativi Linux a 64 bit o Windows a 64 bit. Per l'installazione puoi scegliere pacchetti binari precompilati o compilare Toolkit dal sorgente fornito in Github.
Componenti integrati altamente ottimizzati
I componenti possono gestire dati densi o sparsi multidimensionali da Python, C ++ o BrainScript
FFN, CNN, RNN / LSTM, normalizzazione in lotti, sequenza su sequenza con attenzione e altro
Apprendimento di rinforzo, reti contraddittorie generative, apprendimento supervisionato e non supervisionato
Possibilità di aggiungere nuovi componenti core definiti dall'utente sulla GPU da Python
Sintonizzazione automatica dell'iperparametro
Lettori integrati ottimizzati per enormi set di dati
Utilizzo efficiente delle risorse
Parallelismo con precisione su più GPU / macchine tramite SGD a 1 bit e Block Momentum
Condivisione della memoria e altri metodi integrati per adattarsi anche ai modelli più grandi nella memoria GPU
Esprimi facilmente le tue reti
API complete per la definizione di reti, studenti, lettori, formazione e valutazione da Python, C ++ e BrainScript
Valuta i modelli con Python, C ++, C # e BrainScript
Interoperabilità con NumPy
Sono disponibili API di alto e basso livello per facilità d'uso e flessibilità
Inferenza di forma automatica in base ai tuoi dati
Anelli simbolici RNN completamente ottimizzati (non è necessario srotolare)
Formazione e hosting con Azure
Sfrutta le risorse ad alta velocità se utilizzato con GPU di Azure e reti di Azure
Ospita facilmente modelli addestrati su Azure e aggiungi formazione in tempo reale se lo desideri
Artificial intelligence
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