The Microsoft Cognitive Toolkit

The Microsoft Cognitive Toolkit

Das Microsoft Cognitive Toolkit - CNTK - ist ein einheitliches Deep-Learning-Toolkit von Microsoft Research.
Das Microsoft Cognitive Toolkit - früher bekannt als CNTK - ermöglicht es Ihnen, die Intelligenz in umfangreichen Datensätzen durch intensives Lernen zu nutzen, indem es kompromisslose Skalierung, Geschwindigkeit und Genauigkeit in handelsüblicher Qualität und Kompatibilität mit den von Ihnen bereits verwendeten Programmiersprachen und Algorithmen bietet.Es kann als Bibliothek in Ihre Python- oder C ++ - Programme aufgenommen oder als eigenständiges maschinelles Lernwerkzeug über eine eigene Modellbeschreibungssprache (BrainScript) verwendet werden.CNTK unterstützt 64-Bit-Linux- oder 64-Bit-Windows-Betriebssysteme.Zur Installation können Sie entweder vorkompilierte Binärpakete auswählen oder das Toolkit aus der in Github bereitgestellten Quelle kompilieren.Hochoptimierte, integrierte Komponenten Komponenten können mehrdimensionale dichte oder spärliche Daten aus Python, C ++ oder BrainScript FFN, CNN, RNN / LSTM, Batch-Normalisierung, Sequenz-zu-Sequenz mit Aufmerksamkeit und mehr verarbeiten.Überwachtes und unbeaufsichtigtes Lernen Hinzufügen neuer benutzerdefinierter Kernkomponenten zur GPU von Python Automatisches Optimieren von Hyperparametern Integrierte Lesegeräte, die für große Datenmengen optimiert sind Effiziente Ressourcennutzung Parallelität mit Genauigkeit auf mehreren GPUs / Maschinen über 1-Bit-SGD und Block-Momentum-SpeicherSharing und andere integrierte Methoden, um selbst die größten Modelle im GPU-Speicher unterzubringen. Einfache Darstellung Ihrer eigenen Netzwerke. Vollständige APIs zum Definieren von Netzwerken, Lernern, Lesern, Schulungen und Auswertungen mit Python, C ++ und BrainScript. Bewerten Sie Modelle mit Python, C ++, C # und BrainScriptInteraktion mit NumPy Sowohl High-Level- als auch Low-Level-APIs für einfache Bedienung und Flexibilität verfügbar. Automatische Formableitung basierend auf Ihren Datena Vollständig optimierte symbolische RNN-Schleifen (kein Abrollen erforderlich) Schulung und Hosting mit Azure Bei Verwendung mit Azure-GPU- und Azure-Netzwerken können geschulte Modelle auf einfache Weise in Azure gehostet und auf Wunsch in Echtzeit geschult werden

Eigenschaften

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