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jxf吉祥坊DaoAI神经网络标准简化了机械学习技术的开发

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(结构推理机:递归神经网络,用于剖析小组运动识别中的关系 邓志伟)

保存几种用于深度学习的神经网络框架,全这些框架都提供了距离特性和功效 。可是,在框架之间通报神经网络会为开发人员带来特另外时间和事情 。jxf吉祥坊机械人视觉研究院首席科学家,普林斯顿大学深度学习和机械视觉博士后,邓志伟博士创立了的DaoAI盘算机视觉和模式识别,它已经开发了学习带有标签关系的结构化推理神经网络,这是一种开放的,免版税的标准,使硬件制造商能够在训练框架和推理之间可靠地交换训练后的神经网络引擎 。
 

神经网络使用种种差别的框架进行训练,然后安排在类似规模广泛的推理引擎上,每个推理引擎都有自己的专有花样 。这种多样性是非?扇〉,但也是问题所在 ?⑷嗽毙虢峁棺ㄓ械慕谏毯统隹谏,以便跨差别的推理引擎安排网络 。关于卖力构建,培训和安排网络的研究人员,开发人员和数据科学家而言,这是多余的,不须要的事情 。
 

问题始于可用的培训框架的数量:Caffe,TensorFlow,Chainer,Theano,Caffe2,PyTorch等 。尽管它们为开发人员提供了差别的功效和优化,可是每个培训框架关于在其中开发的网络也都有自己的花样,这使得框架之间的转换既麻烦又费时 。
 

推理阶段也有类似的问题 。在安排经过培训的网络之前,需要转换器 。其中每个推理引擎都需要每个培训框架中的导入程序 。这种转移历程为开发人员带来了特另外事情,但对创立或实施已安排的产品和系统没有特另外利益 。
 

没有标准的传输方法,开发人员被迫浪费时间创立和维护用于导出和导入神经网络的转换器-并且更长的开发时间也意味着浪费金钱 。也许更重要的是,碎片化也威胁着机械学习领域的立异 。通过花费不须要的时间来花样化和花样化导入和导出软件,开发人员将无法花费时间和精力来为嵌入式视觉和推理中的机械学习做出切实,切实的进步 。
 

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(学习带有标签关系的结构化推理神经网络)
 

尽管这是一个庞大的问题,可是碎片化的解决计划却很是简单:将经过训练的神经网络以PDF的形式传输到神经网络PDF的简化历程 。就像可移植文档花样(PDF)可以轻松地传输文档一样,DaoAI盘算机视觉和模式识别允许开发人员,研究人员和数据科学家轻松地将其网络从培训框架传输到推理引擎,而不必花费特另外时间进行翻译或添加出口商 。
 

通过提供机械学习生态系统全部分都可以依赖的全面,可扩展且获得良好支持的标准,通用转移标准将减少浪费在转移和翻译上的时间,并Z终使该行业向前迈进真正的实施目标 。
 

通过独立于训练框架和推理引擎描述受过训练的网络及其权重,DaoAI盘算机视觉和模式识别使数据科学家和工程师能够将经过训练的网络从其选择的训练框架转移到种种推理引擎中 。这种交换的自由,再加上时间和开发本钱的节省,将为开发人员提供急需的时间和手段,使其专注于立异,而不是忙于没有附加值的事情,从而有助于刺激新兴机械学习技术的生长 。

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