Аналоги The Microsoft Cognitive Toolkit

The Microsoft Cognitive Toolkit Обзор

Microsoft Cognitive Toolkit, ранее известный как CNTK, дает вам возможность использовать интеллектуальные возможности в массивных наборах данных посредством глубокого обучения, обеспечивая бескомпромиссное масштабирование, скорость и точность с качеством коммерческого уровня и совместимостью с языками программирования и алгоритмами, которые вы уже используете.

Он может быть включен в качестве библиотеки в ваши программы на Python или C ++ или использоваться в качестве автономного инструмента машинного обучения через собственный язык описания моделей (BrainScript).

CNTK поддерживает 64-битные операционные системы Linux или 64-битные Windows. Для установки вы можете выбрать предварительно скомпилированные бинарные пакеты или скомпилировать Toolkit из исходного кода, предоставленного в Github.

Высоко оптимизированные, встроенные компоненты

Компоненты могут обрабатывать многомерные плотные или разреженные данные из Python, C ++ или BrainScript
FFN, CNN, RNN / LSTM, нормализация партии, последовательность к последовательности с вниманием и многое другое
Усиленное обучение, генеративные состязательные сети, контролируемое и неконтролируемое обучение
Возможность добавлять новые определяемые пользователем основные компоненты на GPU из Python
Автоматическая настройка гиперпараметра
Встроенные считыватели, оптимизированные для массивных наборов данных

Эффективное использование ресурсов

Параллелизм с точностью на нескольких GPU / машинах через 1-битный SGD и Block Momentum
Совместное использование памяти и другие встроенные методы для размещения даже самых больших моделей в памяти GPU

Легко выразить свои собственные сети

Полные API для определения сетей, учащихся, читателей, обучения и оценки из Python, C ++ и BrainScript
Оценить модели с помощью Python, C ++, C # и BrainScript
Взаимодействие с NumPy
Доступны как высокоуровневые, так и низкоуровневые API для простоты использования и гибкости.
Автоматический вывод формы на основе ваших данных
Полностью оптимизированные символьные петли RNN (развертывание не требуется)

Обучение и хостинг с Azure

Использует преимущества высокоскоростных ресурсов при использовании с графическим процессором Azure и сетями Azure.
Легко размещайте обученные модели в Azure и добавляйте обучение в режиме реального времени, если это необходимо

Показать больше