Apache MXNet

De la Viquipèdia, l'enciclopèdia lliure
Apache MXNet

Tipusbiblioteca informàtica i programari lliure Modifica el valor a Wikidata
Versió estable
1.9.1 (10 maig 2022) Modifica el valor a Wikidata
LlicènciaLlicència Apache, versió 2.0
llicència Apache Modifica el valor a Wikidata
Característiques tècniques
Sistema operatiuMicrosoft Windows Modifica el valor a Wikidata
Escrit enC++ Modifica el valor a Wikidata
Equip
Desenvolupador(s)Apache Software Foundation Modifica el valor a Wikidata
Més informació
Lloc webmxnet.readthedocs.org… Modifica el valor a Wikidata

Apache MXNet és un marc de programari d'aprenentatge profund de codi obert, utilitzat per entrenar i desplegar xarxes neuronals profundes. És escalable, permet una formació ràpida de models i admet un model de programació flexible i diversos llenguatges de programació (inclosos C++, Python, Java, Julia, MATLAB, JavaScript, Go, R, Scala, Perl i Wolfram Language). La biblioteca MXNet és portàtil i pot escalar a diverses GPU [1] així com a diverses màquines. Va ser desenvolupat conjuntament per Carlos Guestrin a la Universitat de Washington (juntament amb GraphLab).[2]

Apache MXNet és un marc d'aprenentatge profund escalable que admet models d'aprenentatge profund, com ara; xarxes neuronals convolucionals (CNN) i xarxes de memòria a llarg termini (LSTM).

MXNet es pot distribuir en una infraestructura de núvol dinàmica mitjançant un servidor de paràmetres distribuït (basat en la investigació de la Carnegie Mellon University, Baidu i Google [3]). Amb múltiples GPU o CPU, el marc s'acosta a l'escala lineal.

MXNet admet Python, R, Scala, Clojure, Julia, Perl, MATLAB i JavaScript per al desenvolupament de front-end, i C++ per a l'optimització de back-end.

MXNet és compatible amb proveïdors de núvols públics, inclosos Amazon Web Services (AWS) [4] i Microsoft Azure.[5] Amazon ha escollit MXNet com a marc d'aprenentatge profund escollit a AWS.[6][7] Actualment, MXNet compta amb el suport d'Intel, Baidu, Microsoft, Wolfram Research i institucions de recerca com Carnegie Mellon, MIT, la Universitat de Washington i la Universitat de Ciència i Tecnologia de Hong Kong.[8]

Referències[modifica]

  1. «Building Deep Neural Networks in the Cloud with Azure GPU VMs, MXNet and Microsoft R Server» (en anglès). Microsoft. [Consulta: 13 maig 2017].
  2. [enllaç sense format] https://homes.cs.washington.edu/~guestrin/open-source.html
  3. «Scaling Distributed Machine Learning with the Parameter Server» (en anglès). [Consulta: 8 octubre 2014].
  4. «Apache MXNet on AWS - Deep Learning on the Cloud» (en anglès). Amazon Web Services, Inc.. [Consulta: 13 maig 2017].
  5. «Building Deep Neural Networks in the Cloud with Azure GPU VMs, MXNet and Microsoft R Server.» (en anglès). Microsoft TechNet Blogs. [Consulta: 6 setembre 2017].
  6. «MXNet - Deep Learning Framework of Choice at AWS - All Things Distributed» (en anglès). www.allthingsdistributed.com, 22-11-2016. [Consulta: 13 maig 2017].
  7. «Amazon Has Chosen This Framework to Guide Deep Learning Strategy» (en anglès). Fortune. [Consulta: 13 maig 2017].
  8. «MXNet, Amazon's deep learning framework, gets accepted into Apache Incubator» (en anglès). [Consulta: 8 març 2017].