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微软,AWS联手推出智能机器学习库Gluon

通过Gluon的介绍页面,可使用Python API和一些内建的神经网络元件快速打造机器学习模型,能动态调整大小型态。它还整合了训练演算法和神经网络模型,可分阶段执行模型训练。

向来在云端上较劲的微软和Amazon Web Service(AWS)竟然也合作了。两家公司周四宣布名为Gluon的深度学习函数库,可让各种开发人员开发,训练机器学习模型,以及部署到云端,前端装置及应用上。

开发人员要打造神经网络要集结三项元件,包括大量的训练用资料,模型及演算法。由于资料十分庞大,模型及演算法又复杂,因此训练一个模型需要花费数天到数周的时间深度学习引擎像Apache MXNet,微软的认知工具包和Google TensorFlow已经走向最佳化以加速训练时程。然而上述引擎需要开发人员一开始以复杂,冘长的程式码来定义模型及演算法,定义好后就很难变动。其他学习工具比较容易使用,但缺点是降低速度,拉长训练时间。

Gluton就结合了这些方法的优点,具备简单易懂的编程介绍页面,让开发人员可以快速建立神经网络原型及实验,其训练方法对底层引擎速度的影响也降到最小。利用胶子介绍页面,开发人员使用Python API和一些内建的神经网络元件即可快速打造机器学习模型,又能动态调整其大小及型态。此外,它还整合了训练演算法和神经网络模型,使开发人员可分阶段执行模型训练,未来除错,升级较容易,神经网络也能重新使用。

亚马逊AI副总裁Swami Sivasubramanian指出,今天神经网络的建立和训练除了十分费时费工,也有相当难度,Gluton正是为了解决这个问题而生,有了它,开发神经网络和训练模型,就和开发的应用程序一样简单。

Gluton介绍页面目前支持Apache MXNet 0.11,即将推出的新版也将支持Microsoft Cognitive Toolkit(CNTK)。目前AWS和微软已经出版了Gluon的参考规格,以便其他深度学习引擎可与之整合。相关文件也出版于Apache网站。

 

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