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研究论文

Chainer:加快研究周期的深度学习框架

出版:2019年7月25日出版历史

摘要

神经网络软件框架在深度学习方法的开发和应用中发挥着关键作用。在本文中,我们介绍了Chainer框架,该框架旨在提供一种灵活、直观和高性能的方法,以实现研究人员和实践者所需的全部深度学习模型。Chainer通过CuPy使用图形处理单元和熟悉的NumPy-like API提供加速,通过Define-by-Run支持Python中的通用和动态模型,还为最先进的计算机视觉模型和分布式培训提供附加包。

工具书类

  1. 马丁·阿巴迪、阿什什·阿加瓦尔、保罗·巴勒姆、尤金·布雷维多、陈志峰、克雷格·雪铁罗、格雷格·科拉多、安迪·戴维斯、杰弗里·迪恩、马蒂厄·德文、桑杰·盖马瓦特、伊恩·古德费罗、安德鲁·哈普、杰弗里·欧文、迈克尔·伊萨德、杨庆嘉、拉法尔·约泽福维奇、卢卡斯·凯泽、曼朱纳特·库德勒、乔什·莱文伯格、丹·马内、拉贾特·蒙加、雪利·摩尔,德里克·默里(Derek Murray)、克里斯·奥拉(Chris Olah)、迈克·舒斯特(Mike Schuster)、乔纳森·施伦斯(Jonathon Shlens)、贝诺伊特·施泰纳(Benoit Steiner)、伊利亚·萨茨克弗(Ilya Sutskever)、库纳尔·塔尔瓦尔(Kunal Talwar)、保罗·塔克(Paul Tucker)、文森特·范霍克(Vincent Vanhoucke)、维杰伊·瓦苏。2015.TensorFlow:异构系统上的大规模机器学习。http://tensorflow.org/软件可从tensorflow.org获得。谷歌学者谷歌学者
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      封面图片ACM会议
      KDD’19:第25届ACM SIGKDD知识发现和数据挖掘国际会议记录
      2019年7月
      3305页
      国际标准图书编号:9781450362016
      内政部:10.1145/3292500

      版权©2019 ACM

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      出版商

      计算机协会

      美国纽约州纽约市

      出版历史

      • 出版:2019年7月25日

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