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报码:开源深度学习平台 TensorFlow、Caffe、MXNet……哪个最适合你(4)

时间:2016-11-30 17:01来源:本港台直播 作者:118开奖 点击:
虽然 Java 的速度不及 C 和 C++,但它仍比许多人想象得要快,而我们建立的分布式系统可以通过增加节点来提升速度,节点可以是 GPU 或者 CPU。也就是说,

  虽然 Java 的速度不及 C 和 C++,但它仍比许多人想象得要快,而我们建立的分布式系统可以通过增加节点来提升速度,节点可以是 GPU 或者 CPU。也就是说,如果要速度快,多加几盒处理器就好了。

  最后,我们也在用 Java 为 DL4J 打造 NumPy 的基本应用,其中包括 ND-Array。我们相信 Java 的许多缺点都能很快克服,而其优势则大多会长期保持。

  DL4S:基于 Scala 语言的深度学习

  我们在打造 Deeplearning4j 和 ND4J 的过程中特别关注 Scala,因为我们认为 Scala 具有成为数据科学主导语言的潜力。用 Scala API 为 JVM 编写数值运算、向量化和深度学习库可以帮助整个群体向实现这一目标迈进。

  PaddlePaddle 等机器学习框架

  上文提到的深度学习框架都是比较专业化的框架,此外还有许多通用型的机器学习框架。这里列举主要的几种:

sci-kit learn-Python的默认开源机器学习框架。

Apache Mahout-Apache的主打机器学习框架。Mahout可实现分类、聚类和推荐。

SystemML-IBM的机器学习框架,可进行描述性统计、分类、聚类、回归、矩阵参数化和生存分析,还包括支持向量机。

微软DMTK-微软的分布式机器学习工具包。分布式词嵌入和LDA。

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(责任编辑:本港台直播)
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