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Author: Wu Jun,AmazonAI Software Engineer Translated from: https://zh.mxnet.io/blog/mxboard PrefaceDeep neuralnetworks are notoriously difficult to design and train.It usually involves a large number oftweaking and adjustments, modifying thenetwork structure, and trying various optimization algorithms and hyper-parameters. From a theoretical perspective, the mathematical foundations of deep
フルタイムRuby コミッターの村田です。沖縄は暖かかったです。 3/10 に琉球大学工学部で沖縄RubyKaigi 02 が開催されました。弊社 Speee はスポンサーとして協力させていただきました。 私は招待講演者として参加し、最後のセッションでRuby のデータサイエンス対応活動の最新状況をお伝えしました。私のトークの内容を大きく分けると、次の4部構成になります。 今日に至るまでのRuby のデータサイエンス対応状況の変遷 pycall.rb の紹介 MXNet と mxnet.rb の紹介 今後の展望 今回のトークで新たに mxnet.rb を紹介しました。これは、私が現在開発している MXNet のRuby バインディングです。MXNet は深層学習もできる分散計算フレームワークです。深層学習フレームワークとしては、おそらく Tensorflow とPyTorch
TheJuliaprogramming language is well-suited forGPU computing thanks to the CUDAnative.jl package, which enables nativeGPUprogramming and generates efficient PTX code.CUDAnative.jl reuses theJulia compiler, avoiding the need for a custom toolchain and keeping the hardware support package small, with only 1300lines of code.The performance ofJulia forGPU computing is comparable to statically
FINAL This proposal is now complete and has been submitted for a VOTE. MXNet: Apache Incubator Proposal Abstract MXNet is a Flexible and Efficient Library for Deep Learning Proposal MXNet is an open-source deep learning framework that allows you to define, train, and deploy deep neuralnetworks on a wide array of devices, from cloud infrastructure to mobile devices.It is highlyscalable, allowing
最大の GPU を使用するクラウド上の仮想マシン、Amazon EC2 P2 インスタンスをリリースP2 インスタンスのご利用が可能になりました。これは高パフォーマンスのGPU プロセッサと大規模な並列浮動小数点パフォーマンスを必要とする計算処理能力を集中的に使用するアプリケーション向けに設計した新しいインスタンスタイプです。P2 インスタンスは詳細な学習、計算流体力学、金融工学、耐震解析、分子モデリング、ゲノム、レンダリングなどのワークロードに最適です。DirectX と OpenGL を必要とするグラフィックスワークでは、引き続き G2 インスタンスを使用することができます。 P2 インスタンスはクラウド上でもっとも高機能なGPU 仮想マシンであり、16 NVIDIA Tesla® K80GPU、合計 192GB のビデオメモリ、そして 4 万の並列処理コアが単精度浮動小数点パフォーマンスの 70 テラフロップスを提供、倍精度浮動小数点パフォーマンスでは 23 テラフロップスを
Aug 08, 2024 : Playeremotion analysis: MLtechnologies of Leon casino Oct 11, 2017 : RNN made easy with MXNet R Jun 1, 2017 : Conditional Generative AdversarialNetwork with MXNet R package Jan 18, 2017 : MinPy: The NumPy Interface upon MXNet’s Backend Jan 7, 2017 : Bring TensorBoard to MXNet Dec 14, 2016 :GPU Accelerated XGBoost Nov 21, 2016 : Fusion and Runtime Compilation for NNVM and TinyFlo
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