Facebook открыл систему машинного обучения Caffe2 |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2017-04-19 22:45 Facebook представил новый открытый фреймворк глубинного машинного обучения Caffe2, отличающийся высокой скоростью, модульной структурой и возможностью создания легковесных и масштабируемых решений. Код проекта распространяется под лицензией BSD. Для использования доступны уже готовые модели, натренированные в кластере Facebook, которые можно использовать для классификации изображений, выделения объектов и лиц на изображениях и обработки видео. API для разработки доступны для Python и C++. Caffe2 является результатом переработки ранее существующего фреймворка Caffe с целью повышения гибкости организации вычислений. Caffe2 адаптирован для работы не только на стационарных системах и в кластерах, но и на мобильных устройствах (Android, iOS), портативных платах (Raspberry Pi, Tegra X1) и в облачных окружениях, что открывает новые возможности по созданию персональных решений для классификации и распознавания изображений, текста и видео, создания чат-ботов, распознавания речи, машинного перевода и диагностики проблем. Предоставлены возможности для выноса вычислений на GPU (поддерживается NVIDIA CUDA и библиотеки cuDNN, cuBLAS, NCCL), подготовленные совместно с компанией NVIDIA и позволяющие добиться неплохого ускорения. На базе Caffe2 можно создавать как крупные специализированные кластеры со множеством GPU на каждом узле (заявлен почти линейный рост масштабруемости при увеличении числа узлов), так и любительские системы, запускаемые на смартфоне или плате Raspberry Pi. Источник: it-news.club Комментарии: |
|