Phần mềm
Chúng tôi đã tổng hợp danh sách 6 phần mềm thay thế miễn phí và trả phí cho The Microsoft Cognitive Toolkit. Các đối thủ chính bao gồm: Cloud AutoML, Training Mule. Ngoài ra, người dùng cũng tiến hành so sánh giữa The Microsoft Cognitive Toolkit và CatBoost, mlpack, TensorFlow. Bạn cũng có thể xem các tùy chọn tương tự khác tại đây: Công cụ phát triển.
Chúng tôi đã tổng hợp danh sách 6 phần mềm thay thế miễn phí và trả phí cho The Microsoft Cognitive Toolkit. Các đối thủ chính bao gồm: Cloud AutoML, Training Mule. Ngoài ra, người dùng cũng tiến hành so sánh giữa The Microsoft Cognitive Toolkit và CatBoost, mlpack, TensorFlow. Bạn cũng có thể xem các tùy chọn tương tự khác tại đây: Công cụ phát triển.
Mule đào tạo cho phép bạn hoặc nhóm của bạn dễ dàng gắn nhãn hình ảnh, cung cấp cho bạn các bộ dữ liệu ...
CatBoost là một công cụ tăng cường độ dốc nguồn mở trên thư viện cây quyết định với các tính năng phân loại ...
mlpack là một thư viện máy học C ++, tập trung vào khả năng mở rộng, tốc độ và dễ sử dụng.
TensorFlow là một thư viện phần mềm nguồn mở để học máy theo nhiều cách khác nhau ...
Bộ công cụ nhận thức Microsoft - CNTK - là bộ công cụ học sâu thống nhất của Microsoft Research.
Bộ công cụ nhận thức Microsoft - CNTK - là bộ công cụ học sâu thống nhất của Microsoft Research.
Linux
Windows
Bộ công cụ nhận thức Microsoft trước đây được gọi là CNTK cho phép bạn khai thác trí thông minh trong các bộ dữ liệu lớn thông qua việc học sâu bằng cách cung cấp tỷ lệ, tốc độ và độ chính xác không thỏa hiệp với chất lượng cấp thương mại và khả năng tương thích với các ngôn ngữ lập trình và thuật toán bạn đã sử dụng.
Nó có thể được bao gồm như một thư viện trong các chương trình Python hoặc C ++ của bạn hoặc được sử dụng như một công cụ học máy độc lập thông qua ngôn ngữ mô tả mô hình của riêng nó (BrainScript).
CNTK hỗ trợ hệ điều hành Windows 64 bit hoặc Linux 64 bit. Để cài đặt, bạn có thể chọn các gói nhị phân được biên dịch sẵn hoặc biên dịch Bộ công cụ từ nguồn được cung cấp trong Github.
Các thành phần tích hợp, tối ưu hóa cao
Các thành phần có thể xử lý dữ liệu dày đặc hoặc thưa thớt đa chiều từ Python, C ++ hoặc BrainScript
FFN, CNN, RNN / LSTM, Chuẩn hóa hàng loạt, Trình tự theo trình tự với sự chú ý và hơn thế nữa
Học tập củng cố, mạng lưới đối thủ rộng rãi, học tập có giám sát và không giám sát
Khả năng thêm các thành phần lõi do người dùng xác định mới trên GPU từ Python
Điều chỉnh siêu tham số tự động
Trình đọc tích hợp được tối ưu hóa cho bộ dữ liệu lớn
Sử dụng tài nguyên hiệu quả
Song song với độ chính xác trên nhiều GPU / máy thông qua SGD 1 bit và Khối lượng xung nhịp
Chia sẻ bộ nhớ và các phương thức tích hợp khác để phù hợp với cả những model lớn nhất trong bộ nhớ GPU
Dễ dàng thể hiện mạng riêng của bạn
API đầy đủ để xác định mạng, người học, người đọc, đào tạo và đánh giá từ Python, C ++ và BrainScript
Đánh giá các mô hình với Python, C ++, C # và BrainScript
Hợp tác với NumPy
Cả API cấp cao và cấp thấp đều có sẵn để dễ sử dụng và linh hoạt
Suy luận hình dạng tự động dựa trên dữ liệu của bạn
Các vòng lặp RNN tượng trưng được tối ưu hóa hoàn toàn (không cần kiểm soát)
Đào tạo và lưu trữ với Azure
Tận dụng lợi thế của tài nguyên tốc độ cao khi được sử dụng với mạng Azure GPU và Azure
Lưu trữ các mô hình được đào tạo dễ dàng trên Azure và thêm đào tạo theo thời gian thực nếu muốn
Artificial intelligence
Chia sẻ ý kiến về phần mềm, viết đánh giá và giúp làm cho nó càng tốt hơn!
Đề xuất thay đổi
Phản hồi của bạn
Your vote has been counted.
Do you have experience using this software?
