MXNet är ett flerspråkigt maskininlärning (ML) bibliotek för att underlätta utvecklingen av ML algoritmer, särskilt för djupa neurala nätverk. Inbäddad i värdspråket, det blandar deklarativa symboliska uttryck med tvingande tensor beräkning. Det erbjuder automatisk differentiering för att härleda gradienter. MXNet är beräknings- och minneseffektiv och körs på olika heterogena system, allt från mobila enheter till distribuerade GPU-kluster. Detta dokument beskriver både API-design och systemimplementering av MXNet, och förklarar hur inbäddning av både symboliska uttryck och tensor drift hanteras på ett enhetligt sätt. Våra preliminära experiment avslöjar lovande resultat på storskaliga djupa neurala nätverksapplikationer med hjälp av flera GPU-maskiner.
MXNet REF är ett flerspråkigt maskininlärningsbibliotek, som kombinerar fördelarna med flera etablerade ramverk och är utformat för distribuerad distribution.
MXNet: A Flexible and Efficient Machine Learning Library for Heterogeneous Distributed Systems
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}