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Facebook分享深度学习工具

Facebook AI Research宣布将开放深度学习模块的开源,使其能够在比现有神经网络更少的时间内训练大型神经网络。

公平横幅

自从Yann LeCun被招募到领导Facebook新成立的AI Group FAIR以来,该团队已由36人组成,并在2013年取得了长足的进步。

幸运的是,对于深度学习和卷积网络领域,它相信:

当科学家不仅分享他们的成果,而且分享他们的工具和方法时,科学技术的进步也将加速。

因此,它决定使用一组工具来做到这一点,这些工具可以提供23.5倍的速度提高公开可用的卷积层代码,并具有并行能力来训练GPU卡上的神经网络。

该工具可用于Torch。一种用于数字,机器学习和计算机视觉的开源开发环境,已在许多学术实验室以及Google / DeepMind,Twitter,NVIDIA,AMD,Intel和许多其他公司中广泛使用。

通常,以下用于卷积神经网络和神经网络的快速nn模块提供了Torch-7框架的插件:

快速的空间卷积模块使用FFT来加速卷积。这份精巧的会议论文中有详细介绍。快速时间卷积比Torch的cunn实现.nn.DataParallel和nn.ModelParallel容器快1.5到10倍。将您的模型插入其中,并看到它可以在多个GPU上加速,包装程序可以将FFT / IFFT用作nn个模块。用于神经语言模型和单词嵌入的快速LookupTable。与torch / nnHierarchical SoftMax模块中的模块相比,现在要快得多,现在对一百万个类进行分类是一种切实可行的strategyLP和基于特征图的Max Pooling(可用于MaxOut)。

要将这些软件包用于Torch,请访问fbcunnpage,其中包含安装说明,文档和示例,以通过ImageNet训练分类器。

Facebook最近还发布了iTorch,它是使用iPython进行可视化和绘图的Torch界面,并且先前已经提供了fbnn,torch / nn的扩展,fbcuda,CUDA的扩展以及Lua的文档库和实用程序。

在FAIR博客上的宣布结束时,SoumithChintala指出:

我们希望这些高质量的代码版本能够成为研究界的催化剂,并且我们将继续不时地对其进行更新。

Fairicon

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