软件
我们整理了一个包含6个免费和付费的The Microsoft Cognitive Toolkit替代方案的列表。主要竞争对手包括：Cloud AutoML， Training Mule。除了这些之外，用户还会将The Microsoft Cognitive Toolkit与CatBoost， mlpack， TensorFlow进行比较。此外，您还可以在这里查看其他类似的选项：开发软件。
我们整理了一个包含6个免费和付费的The Microsoft Cognitive Toolkit替代方案的列表。主要竞争对手包括：Cloud AutoML， Training Mule。除了这些之外，用户还会将The Microsoft Cognitive Toolkit与CatBoost， mlpack， TensorFlow进行比较。此外，您还可以在这里查看其他类似的选项：开发软件。
Linux
Windows
Microsoft Cognitive Toolkit（以前称为CNTK）使您能够通过深度学习，通过提供不折不扣的缩放，速度和准确性以及商业级质量，并与已经使用的编程语言和算法兼容，来利用海量数据集中的情报。
它可以作为库包含在Python或C ++程序中，也可以通过其自己的模型描述语言（BrainScript）用作独立的机器学习工具。
CNTK支持64位Linux或64位Windows操作系统。 要安装，您可以选择预编译的二进制软件包，也可以从Github中提供的源代码中编译工具包。
高度优化的内置组件
组件可以处理来自Python，C ++或BrainScript的多维密集或稀疏数据
FFN，CNN，RNN / LSTM，批处理归一化，注意点对点的顺序等
强化学习，生成对抗网络，有监督和无监督学习
能够通过Python在GPU上添加新的用户定义的核心组件
自动超参数调整
内置读取器针对海量数据集进行了优化
有效利用资源
通过1位SGD和Block Momentum在多个GPU /机器上实现精确的并行
内存共享和其他内置方法甚至可以适应GPU内存中最大的模型
轻松表达自己的网络
完整的API，用于定义网络，学习者，读者，Python，C ++和BrainScript的培训和评估
使用Python，C ++，C＃和BrainScript评估模型
与NumPy的互操作
高级别和低级别API均可用，以简化易用性和灵活性
根据您的数据自动进行形状推断
完全优化的符号RNN循环（无需展开）
使用Azure进行培训和托管
与Azure GPU和Azure网络一起使用时可利用高速资源
在Azure上轻松托管经过训练的模型，并根据需要添加实时训练
Artificial intelligence
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