Gluon给人工智能开发人员带来了的自我调优的机器学习

Gluon最根本的办法就是闪开辟者更轻易地定义一个收集并修改它。

开辟者大年夜赛路演 | 12月16日，技巧立异，北京不见不散

摘要：微软和亚马逊的结合尽力使神经收集更轻易与MXNet和微软的认知对象包框架法度榜样和应用

深度进修体系经久以来一向很难处理，因为所有的微调和解决办法都须要大年夜他们那边获得优胜的结不雅。Gluon是微软和亚马逊AWS合营开辟，它确切削减了艰苦的工作。

Gluon与ApacheMXNet和微软的认知对象包框架合作，以优化这些体系的深度进修收集培训。

Gluon若何工作

神经收集，就像在深度进修体系中应用的那样，大年夜致有三个阶段:

第1步和第2步的问题是，它们是冗长而逝世板的。硬编码收集是迟缓的，改变编码以改良收集的行动也很慢。同样，计算收集中应用的最佳权重也是主动化的一个成熟的义务。

Gluon供给了一种编写神经收集的办法，这些神经收集的定义更像是数据集而不是代码。开辟人员可以应用常见的模式，如神经收集层的链，以声明的方法实例化收集。Gluon代码易于编写，易于懂得，它应用了应用的说话的本地特点(例如，Python的高低文治理器)。

Gluon在那些方面赞助开辟者

在Gluon中编写的代码可以应用MXNet和认知对象包中的gpu加快和分布式处理特点，是以可以跨多个节点分布培训功课。它的创建者说，Gluon可以在没有任何机能让步的情况下实现这一点。

那些处所可以应用Gluon

Gluon今天和MXNet一路工作。例如，Python0.11和后来的MXNet前端都有Gluon库支撑。Gluon还可以透明地应用MXNet的gpu-加快版和IntelMath内核库扩大来加快cpu绑定的处理。

微软还没有宣布一个版本的Microsoft认知对象包，膳绫擎有Gluon支撑。它承诺袈溱将来版本的对象包中供给Gluon支撑。

译者不雅点：

1 gluon胶子，物理学上一种理论上假设的无质量的粒子；

2谷歌、微软、亚马逊、百度等都在大年夜公司开源深度进修框架，竞争占据话语权。

原文链接:

https://www.infoworld.com/article/3232100/machine-learning/gluon-brings-ai-developers-self-tuning-machine-learning.html

在Gluon中，一个神经收集可以用传统的方法来描述，它的代码块不会改变。然则收集也可以被描述为一个数据构造，所以它可以在运行中改变，以适应练习时代的变更。

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【义务编辑：张燕妮 TEL：（010）68476606】

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