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微软和亚马逊宣布Gluon

亚马逊和微软在一份联合声明中宣布,Gluon是一种新的开源深度学习界面,旨在使开发人员能够更轻松,快速地构建机器学习模型。

胶棒

声明需要此接口时,声明指出:

诸如Apache MXNet,Microsoft Cognitive Toolkit和TensorFlow之类的深度学习引擎已经出现,可以帮助优化和加快培训过程。但是,这些引擎要求开发人员使用难以更改的冗长而复杂的代码预先定义模型和算法。其他深度学习工具使模型的构建更加容易,但是这种简单性可能会降低训练性能。

Gluon界面为开发人员提供了两全其美的功能-简洁,易于理解的编程界面,使开发人员能够快速进行神经网络模型的原型设计和实验,以及一种对底层引擎速度的影响最小的培训方法。开发人员可以使用Gluon界面动态创建神经网络,并动态更改其大小和形状。另外,由于Gluon接口将训练算法和神经网络模型结合在一起,开发人员可以一次执行模型训练。这意味着调试,更新和重用神经网络要容易得多。

根据其在GitHub上的README,它在Apache 2许可下是开源的:

Gluon API规范旨在提高所有开发人员的深度学习技术的速度,灵活性和可访问性,无论他们选择哪种深度学习框架。Gluon API提供了一个灵活的接口,可简化原型设计,构建和训练深度学习模型的过程,而无需牺牲训练速度。它具有四个明显的优点:

简单易懂的代码:Gluon提供了全套的即插即用神经网络构建块,包括预定义的层,优化器和初始化器。Gluon不需要严格定义神经网络模型,而是将训练算法和模型更紧密地结合在一起,以在开发过程中提供灵活性。Gluon使开发人员能够定义动态的神经网络模型,这意味着它们可以随时随地以任何结构构建,并可以使用Python的任何本机控制流构建。Gluon具有上述所有优点,而不会影响基础引擎提供的训练速度。

Gluon接口当前与深度学习框架Apache MXNet一起使用,并将在即将发布的版本中支持Microsoft Cognitive Toolkit(CNTK)。Gluon的参考规范已经发布,以便其他深度学习引擎可以与该界面集成。

亚马逊AI副总裁Swami Sivasubramanian解释了该项目的开源性质以及与微软的合作,指出:

“只有所有开发人员都可以利用机器学习的潜力。当今的现实是,构建和训练机器学习模型需要大量的繁重工作和专业知识。我们创建了Gluon界面,因此构建神经网络和训练模型就像构建应用程序一样容易。我们期待着与Microsoft的合作,继续为有兴趣使机器学习更易于使用的开发人员开发Gluon接口。”

微软公司AI与研究部门副总裁埃里克·博伊德(Eric Boyd)通过以下内容评论了AWS和微软之间在Gluon上的联盟:

他说:“我们认为,业界共同合作并集中资源以建立有益于广大社区的技术至关重要。机器学习能够改变我们的工作,互动和交流方式。为了实现这一目标,我们需要正确地使用正确的工具,而Gluon界面是朝这个方向迈出的一步。”

正如我们上个月报道的那样,微软已经采取了类似的步骤,在另一项开源AI计划中与Facebook联手,即Open Neural Network Exchange(ONNX)格式,该格式通过提供可扩展的计算图模型来帮助开发人员在不同的AI框架之间进行切换,以及内置运算符和标准数据类型的定义。

微软和亚马逊已经在AI领域进行合作-8月,他们开始了共同努力,以使各自的Cortana和Alexa Assistant能够相互通信。

这些合资企业的共同点可能是试图保持领先,并驾齐驱或至少与Google处于同一水平,凭借其搜索功能TensorFlow和Deep Mind可以称霸AI。另一方面,Gluon和ONNX都是可扩展的,因此不排除Google的加入。

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